AIarXiv cs.CR (암호학·보안)AI 점수 85%
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Compaction Laundering: Provenance Destruction in Context-Compacting Coding Agents (원문, 새 창)
AI 인사이트
대상 독자:개발자
- 코딩 에이전트의 컨텍스트 압축 과정이 메시지 출처(provenance)를 파괴해 신뢰 경계가 뚫릴 수 있음을 규명
- 라벨 평탄화 하네스 5종(pi·opencode·Cline·Aider·OpenHands)에서 공격 성공률 87~100%
- 역할(role) 유지 하네스 4종(Codex·Gemini CLI·Qwen Code·Continue)은 동일 공격 성공률 0%
- 위조 승인이 실제 pi TUI에서 curl|sh 실행까지 이어지며 백도어 은닉에도 악용 가능
왜 중요한가
장시간 작동하는 코딩 에이전트의 메모리 압축 단계가 프롬프트 인젝션의 새로운 공격면이 될 수 있음을 실증하고, 직렬화 단계에서 역할 라벨을 이스케이프하는 간단한 수정으로 방어 가능함을 제시한다.
본문 미리보기
arXiv:2610.29869v1 Announce Type: new Abstract: Coding agents that run long enough must compact their context, summarizing the conversation, discarding the original, and carrying the summary forward as memory. We show that in popular open-source coding agents this step is an exploitable trust boundary. Harnesses that flatten the typed conversation into a single plain string, marking each message with a text label such as [User]:, destroy message provenance in code, before the summarizer runs. A
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