تشكل المهارات جزءاً رئيسياً من قدرات الوكلاء الذكيين، حيث يتم حقن التعليمات والمعلومات في سياق المهام. يستخدم وكلاء مثل OpenClaw وClaude Code هذه المهارات بشكل واسع. ومع ذلك، انتشرت في الأسواق الثالثة مهارات ضارة تمكّن المهاجمين من التأثير المباشر على الوكلاء المستهدفين.

تسعى الدفاعات الجديدة إلى فحص المهارات قبل التثبيت، حيث يتم استخدام فحوصات ثابتة معززة بنموذج لغوي ضخم (LLM) مثل ما تقدمه NVIDIA عبر أداة SkillSpector. لكن الدراسات الأخيرة تظهر أن هذه الدفاعات قد تكون عرضة للاختراق من قبل المهاجمين الذين يعرفون كيفية عمل الكاشف.

قدمت أداة هجومية جديدة تدعى Pretext والتي تستفيد من معرفة العدو بتصميم الكاشف، حيث تقوم بإنشاء مهارات تتجاوز الكشف، بينما تظل قادرة على تنفيذ المهمة الخاصة بها. وهنا تكمن العبقرية في استغلال تجاوز التحليل الثابت: عبر نقل البيانات من الكود إلى اللغة الطبيعية، تظل النماذج بعيدة عن الشك، كما يمكن تقسيم التعليمات عبر ملفات متعددة لنقل المهام بعيداً عن عتبات الكشف.

أظهرت النتائج أن Pretext حقق معدلات نجاح تصل إلى 97% ضد الكاشف الثابت و77% ضد الكاشف التعاوني، مما يكشف عن فجوات كبيرة في فعالية ماسحات المهارات الحالية. في ظل هذه التطورات، يبقى السؤال: كيف يمكن تحسين أنظمة الدفاع لمواجهة هذه التحديات المتزايدة؟