Coding agents increasingly develop, test, and integrate software whose components are owned by different developers, teams, or services. This exposes a distinct attack surface: a malicious or compromised peer development role can manipulate a live component of the software under development (e.g., a backend service, test harness, CI job, or deployment service) and influence the runtime feedback that another role's coding agent must process to complete its task. Although such a component has legitimate diagnostic authority to report its own state, it has no action authority over the victim's local files, credentials, shell, or development environment. We introduce Cross-Boundary Adversarial Runtime Injection (CARI), a direct runtime-feedback injection setting that exploits this authority mismatch. Rather than explicitly compromising the victim's prompt, model, tools, or local environment, the attacker covertly embeds malicious instructions in task-relevant runtime feedback produced by a peer-controlled development component. The victim then interprets that feedback as part of normal debugging or recovery, and may translate the diagnostic guidance into unauthorized victim-side actions. We instantiate ten different attacks based on CARI, spanning resource exhaustion, information exposure, and development-state manipulation. Across four programming languages and five code-capable models, CARI succeeds in 2,845/3,000 (94.8%) trials. Furthermore, CARI transfers effectively to product-level coding agents, achieving 61.3% attack success on Codex and 58.7% on Claude Code. By contrast, prompt-level defenses exhibit a security-utility trade-off: generic warnings are ineffective, whereas explicit policies suppress attacks but substantially over-refuse legitimate actions.


翻译:暂无翻译

0
下载
关闭预览

相关内容

代码(Code)是专知网的一个重要知识资料文档板块,旨在整理收录论文源代码、复现代码,经典工程代码等,便于用户查阅下载使用。
综述 | Self-Evolving Coding Agents:自进化编程智能体
综述 | 从问答到任务完成:Agent系统与Harness设计
专知会员服务
20+阅读 · 6月24日
智能体工程(Agent Engineering)
专知会员服务
40+阅读 · 2025年12月31日
Agent有望定义万亿劳动力市场
专知会员服务
21+阅读 · 2025年6月11日
再谈工业AI:立足跨模型架构AI中台,落地垂类Agent场景
专知会员服务
46+阅读 · 2025年3月9日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
61+阅读 · 2019年10月17日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
工行基于MySQL构建分布式架构的转型之路
炼数成金订阅号
15+阅读 · 2019年5月16日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
【校招之学长分享】“职”在NVIDIA VLSI PD,了解一下?
英伟达NVIDIA中国
11+阅读 · 2018年8月13日
tensorflow项目学习路径
数据挖掘入门与实战
22+阅读 · 2017年11月19日
国家自然科学基金
4+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
47+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
19+阅读 · 2012年12月31日
VIP会员
最新内容
《面向国防领域的大语言模型基准测试与适配》
专知会员服务
12+阅读 · 10月28日
世界模型入门:从序贯决策到通用智能体
专知会员服务
14+阅读 · 10月24日
军事域更好使用人工智能的实用指南
专知会员服务
12+阅读 · 10月22日
《衡量语言模型中的作战规划能力》
专知会员服务
17+阅读 · 10月20日
相关资讯
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
工行基于MySQL构建分布式架构的转型之路
炼数成金订阅号
15+阅读 · 2019年5月16日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
【校招之学长分享】“职”在NVIDIA VLSI PD,了解一下?
英伟达NVIDIA中国
11+阅读 · 2018年8月13日
tensorflow项目学习路径
数据挖掘入门与实战
22+阅读 · 2017年11月19日
相关基金
国家自然科学基金
4+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
47+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
19+阅读 · 2012年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员