Pesquisadores demonstram ataques cross-session com até 77% de sucesso contra Claude Code, Codex CLI e Gemini CLI via composição de skills
Um novo estudo identifica três mecanismos de ataque — propagação de instrução, violação de limite de dados e envenenamento de evidência — pelos quais artefatos persistentes deixados por uma skill de agente de IA (arquivos, configurações, caches) podem contaminar execuções futuras de outras skills na mesma máquina. Testando sete modelos em Codex CLI, Gemini CLI e Claude Code com um benchmark de 270 casos adversariais, os autores obtiveram taxas de sucesso de ataque de 46,7% a 77,4%, e propõem uma defesa, o SkillRelayGuard, que reduz essa taxa para cerca de 11% sem comprometer a conclusão de tarefas legítimas.
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