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arXiv 2610.02861：在 Kubernetes 上保护 AI agent 的纵深防御框架
一句话：arXiv 2610.02861 提出在 Kubernetes 上保护 AI agent 的纵深防御框架，主张「模型不是安全边界」。
背景
- 2026 年 10 月 2 日，论文 Containing the Autonomous Operator 论证 agent 安全在 K8s 上本质是基础设施问题。
核心要点
- 核心主张：agent 安全在 K8s 上不是模型问题，而是基础设施问题——须假设 agent 已被 prompt injection 完全攻陷。
- 贡献：威胁模型+十类威胁分类（对齐 OWASP agentic 指南）；九条设计原则（工具边界完全中介、拆散不可信输入+敏感访问+外联）。
- 七层纵深框架映射到原生/主流 K8s 机制：工作负载身份、RBAC、gVisor/Kata 沙箱、FQDN 感知出口策略、agent/MCP 网关、eBPF 运行时强制。
- 给出 EKS/AKS/GKE 参考架构与策略工件、四段攻击走查；未报告实测攻防数字，列明残差风险。
为什么重要
- 把「假设 agent 已沦陷」作为设计起点，给出可在生产 K8s 落地的具体防御架构，补足 agent 运维安全。
关键事实速记
- 论文：arXiv 2610.02861（K8s agent 纵深防御，10-02）
- 前提：模型不是安全边界
- 原则：工具边界完全中介
- 七层：身份/RBAC/沙箱/出口/MCP 网关/eBPF
- 覆盖：EKS/AKS/GKE
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