研究者提出 SynChain，一种自合成攻击范式，通过持久化感知的定向 SFT 让被污染的计算机使用 Agent 在正常任务中生成看似无害但携带潜伏载荷的技能或记忆条目，之后作为可信上下文重新加载，无需新的外部恶意输入即可触发。作者构建了 CuaChain 数据集，包含 30 条良性任务链和隐私泄露、权限篡改、未授权写入三类攻击目标。在 OpenClaw、Codex 和 Claude Code 三种框架、四种防御设置下，SynChain 在 Chain-1 平均攻击成功率超过 93%，Chain-2 仍高于 72%，显著优于改造后的 SkillJect 和 DemonAgent 基线。随着链长增加攻击效果下降，Chain-3 降至 26.57%，Chain-5 仅 1.11%，作者将其归因于记忆摘要和上下文截断形成的信息瓶颈。
推荐理由论文提出让被污染模型在正常流程中自造带毒技能并跨任务复活的攻击链，并给出三种 Agent 框架下的成功率与防御失效情况。
一篇综述将数据所有者、创作者、平台或审计方主动施加扰动与结构化信号以干扰未授权自动化、支持事后追责的做法称为"面向良性用途的对抗攻击"，并梳理了沿视觉资产生命周期分布的五个研究方向：分享阶段的隐私过滤器、针对未授权训练不可学习样本、防恶意编辑或模仿的生成式防护、用于访问控制的对抗验证码，以及传播后的来源溯源机制。作者按可迁移性、自适应性和部署就绪度统一评估这五类方法，发现多数防护仍主要针对静态或弱自适应对手验证，受控基准之外的证据依然稀缺。
研究者提出 DAEI，一种去噪感知的嵌入反演流程，用于在只能观测到加噪嵌入、无法获得干净嵌入目标的条件下重建原始文本。作者先分析现有生成式反演方法在该设定下失效的原因，将其归结为双重噪声陷阱，再用残差去噪自编码器结合生成式文本反演，并借助 Stein 无偏风险估计以无监督方式训练去噪器，使其仅凭含噪观测即可去噪。实验显示 DAEI 相比现有生成式反演基线在 BLEU 上取得约 154% 的相对提升，token 级 F1 与 ROUGE-L 也提升 32% 至 60%。该结果对简单高斯扰动即可防止嵌入泄露敏感信息的普遍假设提出质疑。论文 11 页、3 张图，已被 IEEE ICDM 2026 接收。
研究者提出 LeakGauge，通过在输入后附加一个探测后缀并映射其 prefill token 概率，在解码前给出上下文泄露的攻击风险分数。作者发现，直接使用机密内容初始 token 的探针不如内容无关、直接表述泄露行为的探针稳健。在包括 GLM-5.2（753B）和 Kimi-K3（2.8T）在内的 11 个 LLM 上，LeakGauge 对未见攻击的 AUROC 达到 0.944 至 0.996，且在内容换语言或攻击从逐字泄露转为语义泄露时信号保持稳定。通过激活引导干预，作者进一步表明该风险分数对模型内部与泄露相关的方向敏感。该检测器额外参数少于 0.5K，附加延迟为 10.34 ms，代码已公开。
研究者提出 ContextLeak，一种通过恶意工具窃取 LLM Agent 运行时上下文的攻击，目标是让 Agent 既选中该工具、又把上下文作为输入参数传给工具。作者指出，上下文外泄通常需要三个条件：Agent 选中恶意工具、Agent 将运行时上下文作为参数传入、工具实现把输入发送到攻击者控制的端点；已有工作主要关注第一和第三个条件，第二个条件此前基本未被探索。ContextLeak 用强化学习精心构造工具的名称和描述，由一个攻击 LLM 自动生成这些内容，并在具有多样化模拟 Agent 上下文的影子用户上对攻击 LLM 做强化学习微调，其关键技术贡献是针对上下文外泄目标设计的奖励函数。
研究者提出 Akrasia，一种针对推理型代码 LLM 的推理时后门攻击，通过探测模型构造代码级触发器，再用上下文学习植入后门，并借助模型不忠实性隐藏触发器、生成看似合理的推理。在 GPT-5.5、Claude Sonnet-5、Gemini 3.5 Flash、DeepSeek-V4-Pro、GLM 5.2、Qwen3.6-35B 六款模型上，攻击在 CodeMMLU 代码补全任务的平均 ASR 最高达 99.34%，同时保持最高 97.23% 的准确率。在 CoS、ONION、PeerGuard 三种防御下，Akrasia 在 14/18 个防御设置中仍保持最高 98.82% 的平均 ASR；人工检查中，进阶变体在最多 80% 的设置里成功隐藏触发器与推理步骤。攻击目标包括反向 shell、凭据窃取、资源耗尽和长运行时间，作者据此呼吁针对推理后门开发防御方法。
推荐理由论文给出推理型代码 LLM 后门在六款模型、三类任务和三种防御下的攻击成功率，可据此评估代码 Agent 的供应链风险。
研究者在微调扩散语言模型（DLM）上提出成员推断方法 Q-Skew，一种基于分位数加权偏度的指标，其依据是通过理论分析发现的 token 级记忆不对称现象。在多个微调数据集和模型上的实验显示，该方法优于现有基线。作者进一步表明 Q-Skew 还能用于 PII 提取等其他隐私侵犯场景，认为扩散语言模型存在此前未被充分探索的隐私攻击面，需要系统性的隐私评估。该论文共 18 页，已被 EMNLP 2026（Findings）收录。
研究者提出首个同时面向说话人级和录音级的黑盒成员推断攻击框架，用于检测语音数据是否被用于微调 TTS 模型。在查询生成上，作者刻画了可行查询空间并提出可评分范围与记忆诱发两条准则，评估五种代表性查询后认定朗读（recitation）效果最强；在表征工程上，从嵌入模型提取多层级语音表征，并对生成音频与目标音频做时间对齐以实现细粒度比较。
论文首次系统研究针对 LLM 驱动机器人系统的基于历史的后门攻击，攻击者通过操纵指令在基于 LLM 的机器人控制器中植入隐蔽后门。该后门不由外部线索触发，而是由机器人自身过去动作的特定罕见序列激活，在正常运行中保持休眠以维持机器人效用，激活后可诱导完全停止或碰撞等恶意行为。在多种机器人和 LLM 的仿真环境实验中，该攻击达到近乎完美的攻击成功率，同时极难被检测。研究指出这是自主系统中此前未被解决的关键漏洞，强调安全措施需考虑智能体的内部状态。
研究者提出 PMPA，一种针对基于 harness 的智能体的持久记忆投毒攻击，攻击者只需在外部来源中嵌入恶意指令，无需直接访问智能体框架。注入阶段把载荷藏在文本、图片或 PDF 的良性问答内容中，诱导智能体将其写入持久记忆；触发阶段在新会话中检索该记忆，在完成正常任务的同时执行额外动作造成隐私泄露。在 OpenClaw 与 Claude Code 上，以 DeepSeek-V4-Flash、DeepSeek-V4-Pro、Qwen3-Max 为底座模型，平均注入成功率与跨会话攻击成功率为 73.7%/55.5% 和 66.9%/81.7%，同时良性任务表现保持在 80% 以上。纯文本模态攻击效果最强，OpenClaw 上注入成功率接近 100%；日历场景跨会话成功率最高，达 96.7% 和 87.8%。
推荐理由论文给出跨会话记忆投毒在 Claude Code 与 OpenClaw 上的分项成功率，并显示提示层防御对已污染记忆几乎无效。
研究者提出 GhostWord，一种词级、时间定位的自动语音识别（ASR）后门攻击，用码本把约 400 毫秒的短音频触发词映射到目标词。投毒时把触发词注入选定源词在强制对齐时间跨度内的音频，并只替换转写中的该词，从而实现精确的语义翻转和可组合的句子操纵，避免多对一标签痕迹。在 Common Voice（v23 英语、v24 立陶宛语）和 Whisper-Small/Medium、MMS、SpeechT5 多个骨干上，平均攻击成功率为 89.3%，并可跨语言、跨模型迁移。
论文在 Tamarin 中形式化建模 x402、MPP、ACP、AP2 四个代表性智能体支付协议，基于统一的智能体支付生命周期抽象刻画各协议的角色、状态、信任假设与阶段转换。作者不预设完整属性分类，而是用有来源支撑的验证问题和反例轨迹暴露缺失的绑定、状态约束与跨阶段对应关系，归纳出 18 条共享安全原则。在 86 个验证用例中，分析复现了 46 个已知或校准用例，并识别出 40 项此前未记录的形式化一致性问题。对每个保留的违规，作者定位缺失的协议关系，构造最小强化的参考模型并重新验证目标属性。
研究者提出 DnD（Divide and Doubt），一种针对检索增强生成（RAG）的定向语料投毒攻击，通过把对目标答案的支持分散到风格多样的段落中，并加入一段质疑参考答案证据的段落来提升攻击效果。分散化让投毒段落在嵌入向量空间中更分散，质疑段落则在多条投毒段落被检索到时增强目标答案被采纳的概率。作者在两个开放域问答数据集、三个 LLM 和九种 RAG 配置上，分别在检索器黑盒与白盒条件下评测，DnD 在多数配置中达到或超过此前的攻击方法，对基于聚类和冲突感知的防御提升最明显。论文编号 arXiv:2609.27090，属 cs.CR 方向。
研究者提出 FreqDoor，一种在频域植入触发器的训练期后门攻击，针对视觉语言模型。该方法选择性混合触发源图像的幅度谱分量，同时保留干净图像的相位，从而生成空间分布且视觉上难以察觉的触发器，且不修改文本输入。在 BLIP-2、InstructBLIP 和 LLaVA 上评估图像描述与视觉问答任务，在 Flickr8k 上三个模型的攻击成功率分别为 99.6%、99.8% 和 98.4%，同时保持生成描述的语义质量；在 VQAv2 上对应攻击成功率为 99.6%、92.4% 和 79.6%。
研究者提出 TrojanWorld，一种针对世界模型智能体的供应链后门框架，通过引导模型内部想象而非改动决策模块来诱发攻击者指定的行为。攻击以场景中放置的物理物体作为触发器，经智能体原生观测管线激活，无需数字篡改观测流。框架由三项机制组成：Decision-Reflective Induction 利用决策反馈将触发条件下的想象导向目标动作，Clean Behavior Anchoring 保持无触发时的预测与行为保真度，Causal Propagation 在触发器消失后沿后续轨迹延续被诱导的偏好。研究还测试了 Fine-Pruning、SHINE 和 Neural Cleanse 三种防御的适配版本，没有一种能在保持干净效用的同时完全移除攻击。
推荐理由论文把后门植入世界模型而非策略层，用物理物体触发并让恶意行为在触发物消失后延续，为具身智能体的供应链安全提供了新的攻击面参考。
研究者提出 Word-level Probability MIA（WPMIA），一种面向严格黑盒场景的成员推断攻击，用于判断某段文本是否被纳入大语言模型的训练语料。该方法通过蒙特卡洛采样结合局部核平滑估计词级生成概率，再聚合成序列级似然估计，并构造不同前缀条件下的似然以放大成员与非成员之间的分布差异。在多个开源大语言模型上，WPMIA 一致优于现有黑盒基线；在 GPT-5-Chat、Gemini-2.5-Flash 和 Claude-4.5-Haiku 等闭源模型上，平均 TPR@5%FPR 达到 42.0。论文共 17 页、5 张图、17 张表，代码已公开。
这篇 SoK 系统梳理了 25 项利用模型解释输出实施隐私攻击的研究，涵盖模型窃取、成员推断和模型反演，并将属性推断视为部分反演。作者指出，现有工作常只按黑盒或白盒标注，掩盖了对手实际获得的解释信号差异，因此把模型知识与解释获取分开，归纳出五条路径：目标方发布、攻击者自行推导、二次披露、特权访问和公开全局产物。在这些路径下，解释会降低窃取成本，通过解释统计量、recourse 距离和解释引导的鲁棒性暴露成员信号，并支持对私有输入做空间或代数重建。
论文提出 CIG-MIA，一种基于上下文信息增益的成员推断攻击，用于判断某文档是否属于 RAG 系统的知识库，覆盖灰盒与纯文本黑盒两种访问设定。其思路是显式注入候选文档对成员与非成员影响不同：文档已可通过检索获得时注入带来的额外支持很小，文档不在库中时注入引入新证据、似然增益更大。灰盒设定下直接由 token 级似然计算该增益，黑盒设定下用轻量代理估计器结合语义相似度与精确匹配特征，从生成文本中估计同一增益。
研究者提出 UBA-ORL，一种针对离线强化学习的遗忘激活后门攻击：攻击在正常训练后被大幅抑制，却在合规驱动的数据删除（遗忘）请求后显现。该方法采用双样本机制，同时注入后门轨迹（BD）与伪装轨迹（CM），两者共享同一触发模式，但 CM 保留良性动作并配以同样高的奖励。训练时 BD 与 CM 提供相互竞争的监督信号，当对 CM 子集发起合法删除请求后，残留的 BD 信号重新占据主导，按需重新激活后门。实验显示 UBA-ORL 在评测的离线 RL 配置下实现可控激活，无触发回报的变化因配置而异，暴露出合规驱动离线 RL 平台此前被忽视的安全风险。作者呼吁社区为合规遗忘服务开发遗忘前与遗忘后的联合审计机制。
作者对基于学习的工业机械臂操作开展后门攻击与防御的初步实证研究，实验平台为 FANUC 和 xArm 两台真实商用工业机械臂。研究考察后门能否在正常任务执行时保持隐蔽、仅在特定触发器出现时诱发出语义错误的操作行为。作者随后开发了一套在线防御流程，在运行时检测并中和触发器，并与离线微调防御进行效果对比。研究还评估了该防御流程引入的计算延迟与执行开销，以判断其是否适合高吞吐工业场景。该工作已被 IROS 2026 Workshop on Industrial Applications of Robot Learning 接收。
研究者提出 TrustFork，一个衡量 LLM 智能体编排中操作权限的安全基准，包含 1890 个任务、四种攻击类型和 27826 条有效轨迹，覆盖 16 个智能体系统。每个任务中一个子智能体带有风险目标，另外三个与用户对齐，并可只改变子智能体显示的身份而不改变背后模型。结果显示，即使其他子智能体反驳风险响应，编排器仍在平均 72.0% 的情况下采纳它，在终端危害最低的系统中尤为常见。交换家族标签使编排器获得风险响应的频率接近三倍；84.0% 的任务中存在更安全的响应，但只有 25.0% 决定了最终结果。在三种运行时防御中，隐藏身份线索效果最稳定，而行动前验证只在 harness 返回足够证据时有效。
推荐理由TrustFork 用 1890 个任务量化了显示身份如何决定子智能体的操作权限，为多智能体编排的安全审计提供了可复用的评测维度。
NeuronFuzz 是一个白盒模糊测试框架，利用模型内部安全神经元的激活作为连续执行反馈来评估 LLM 安全性。其 SafetyOracle 把安全神经元激活转成连续的安全告警分数，该分数可在 prefill 阶段获得，从而把回复生成移出模糊测试循环，缓解强对齐模型上反馈稀疏的问题。框架用模板不变的有害与良性输入以及稳定性感知选择，筛出一组紧凑的安全神经元；由于告警分数可微，它用梯度定位安全敏感的模板位置，再用掩码语言模型生成流畅且上下文兼容的变异，同时保留原有有害载荷。
研究者提出 Blueprint 多轮越狱框架，把攻击策略拆成 18 个基于社会影响理论的因子，并用 WorldviewSim 模块维持跨轮情境一致性，由 MCTS 搜索每轮因子组合。在 HarmBench 验证集 80 条行为上，Blueprint 在六个前沿模型上平均 ASR 达 79.2%，平均目标查询次数仅 2.46；在 Qwen3-Next-80B、DeepSeek-V3.2 和 Gemini-2.5-Flash 上接近满分，在 GLM-4.7 上比最强基线高 27.5 个百分点。轨迹分析显示三个抗性模型各有不同的敏感因子，但转向具体可执行的任务框架是共同的恢复路径。消融实验表明任务清晰度和收益框架影响最大，而 PPL 过滤、改写和护栏等静态防御基本无法阻断该攻击。代码已开源。
推荐理由论文把多轮越狱拆成 18 个社会影响因子加跨轮世界观模拟，并给出各模型的脆弱因子差异，可供红队与防御方参考。
研究者提出 AdvPIE，一个多模态智能体框架，用于暴露文生图（T2I）模型的隐式漏洞，且无需访问目标模型参数。该方法由策略智能体根据评判智能体的反馈生成并迭代优化隐式对抗提示词，评判智能体在全局和相对两个层面提供模态特定的安全评估。作者还提出累积对抗解码（Cumulative Adversarial Decoding）策略，动态重新加权 token 分布，偏向能生成更有害图像的 token，同时保持采样多样性。在标准和安全对齐的文生图模型上的实验显示，AdvPIE 能有效挖掘隐式漏洞，表现优于多种基线方法。该工作被 ECCV 2026 收录。
研究者提出 DuplexJail，通过用户音频通道向全双工语音模型投递固定的、与请求无关的语音越狱提示，利用输入时机实施攻击。在四个开源模型和 AdvBench、HarmBench 的 720 条有害请求上，比较了固定延迟与拒答触发打断，并以请求结束和响应后作为对照。AdvBench 上，1.0 秒延迟的 Guided Completion 使 PersonaPlex 的整段响应攻击成功率升至 40.3%，PersonaPlex-RL 升至 48.7%，分别比基线高 33.8 和 39.3 个百分点；未用于提示选择的 HarmBench 上，同一提示在 0.5 秒延迟下使两者 ASR 分别提高 14.7 和 12.3 个百分点。
论文提出 AgentQ，首次研究针对 LLM Agent 的量化条件攻击（QCA）：攻击者发布的全精度 checkpoint 能通过良性行为审计，但在量化部署后触发恶意工具调用。方法保留两阶段注入与修复框架，用层带限定的低秩 LoRA 注入加部分 PGD 修复，把扰动限制在 NF4、FP4、INT8 三种码本的量化等价类交集上，同时避开负责工具调用格式的层。在 Qwen3.5-{2B,4B,9B} 与 Hammer2.1-{1.5B,3B,7B} 上，覆盖工具选择、参数注入、广告注入三类触发动作对，量化后攻击成功率最高达 100%，多数单元格超过 0.94，而干净任务效用接近基座模型。全精度下所有 checkpoint 的 ASR 为 0，能通过审计。作者指出当前后门评测协议低估了压缩开源 Agent 的风险，建议把量化感知安全评测作为部署前的标准要求。
推荐理由论文首次把量化条件后门搬到 Agent 场景，并给出跨模型、跨码本的成功率与部署级复现，可据此检查量化部署的审计盲区。
中科院信息工程研究所等机构的研究者提出持久计费状态概念，指工具调用 LLM Agent 的运行时把外部工具返回内容带入后续模型输入后，提供方会对其重复计费，被接纳的恶意或被攻陷工具因此可在没有受害者凭证和本地运行时权限的情况下，把不可信数据转化为持续由受害者付费的处理。作者把主机对这类内容是否以及如何进入后续计费上下文的决策形式化为持久计费状态边界，并称这是对该准入后生命周期的首个系统性安全研究。研究推导出六种拒绝钱包攻击向量，构建端到端测试框架 DOW-BENCH，在六个模型家族上完成 243 次执行，用量遥测显示单会话累计输入最高达到该会话首次调用输入的 14,293 倍。
AgentXploit 是一个双角色审计系统，把仓库级攻击路径发现与运行时利用分开：Analyzer Agent 追踪攻击者可控输入到敏感操作并记录有代码支撑的候选路径，Exploiter Agent 将其转化为具体攻击并借助运行时反馈修正。作者同时发布 AgentXploit-Bench，覆盖 12 个开源 AI Agent 系统与框架中的 72 个可复现漏洞。三次运行中 AgentXploit 端到端成功率为 59.3%，Codex 为 38.4%；在 token 预算对齐的比较下 Codex 为 46.3%。
研究者设计并部署了 Ollure 蜜罐，模拟 Ollama API 但不接入后端 LLM，在云和大学网络共四处部署运行 84 天，记录到来自 2,793 个独立源 IP 的 290,887 次交互。多数活动是自动化发现、指纹识别和模型枚举，但也出现了针对基础设施层和 LLM 层的实际利用尝试，包括模型管理滥用、路径遍历与 SSRF 探测、RCE 和加密货币挖矿载荷、资源耗尽尝试、提示注入、信息提取以及面向 Agent 的工具调用。论文称这些结果提供了暴露的自托管 LLM 服务在真实世界所受威胁的经验性观察。
该研究首次系统隔离推理模型的 scratchpad 推理通道作为输出前缀攻击面，在 AdvBench 的 1,800 个测试用例上对 Gemini 3 Flash Preview、DeepSeek V4 Flash 和 Claude Haiku 4.5 三个前沿模型做了 3×2 因子实验（前缀类型 × 是否注入恶意推理）。结果显示，单独注入恶意推理几乎无效（攻击成功率约 0%），但同样的推理加上一句简单的输出前缀后，部分模型的攻击成功率最高升至 99%。上下文相关前缀优于静态前缀，且易感性高度依赖模型：Claude Haiku 4.5 在所有策略下攻击成功率不超过 1%，Gemini 3 Flash Preview 在推理加静态前缀下达 99%，DeepSeek V4 Flash 从静态前缀的 19% 升至上下文前缀的 56%。
推荐理由论文用 3×2 因子设计在三个前沿模型上量化了推理通道注入的增益，并给出推理单独注入为何无效的 token 分布解释。
研究者提出技能级联攻击（skill cascading attacks），把恶意目标分散到多个 Agent 技能中，使每个被改动的技能单独看都通过安全扫描，组合执行后才产生危害。作者构建了多智能体红队框架 SkillCascade，并基于 ClawHub 上的真实技能发布 SkillCascade-Bench，包含 10 个领域的 213 个验证用例，平均级联长度为 3.25 个技能。在 OpenClaw、Claude Code 和 Codex 三类 Agent 系统与 8 个 LLM 后端上，攻击平均成功率为 89.4%，各后端介于 76.5% 至 97.1%，其中 Claude Opus 4.6 与 GPT-5.4 最抗攻击，开源权重后端 Qwen 3 72B 最易受攻击。攻击对逐技能扫描器、跨技能联合扫描器和运行时防御均保持较高规避率，运行时防御平均规避率为 88.5%。
推荐理由论文把恶意目标拆到多个技能中，单个技能都能通过扫描，组合后才产生危害，并给出跨技能防御的初步尝试。
论文提出用去噪能量景观解释扩散语言模型（dLLM）的越狱为何成功，把安全对齐理解为在有害与安全输出之间形成一道能量势垒。现有越狱攻击被归为两类绕过方式：在初始化阶段掩盖查询的安全倾向，或在去噪中途介入、迫使路径越过势垒。基于掩码扩散模型在去噪中最小化动能这一结果，作者推导出三个免训练检测信号：在生成开始前从 logit 分布读取初始安全倾向的 step-0 比值，以及两个在 logit 空间互补子空间中追踪动能的轨迹速度信号。
研究者提出 TempQ-Jail，把文生视频（T2V）越狱重新表述为查询受限下的候选分配与排序问题，以应对受防护 T2V 系统中生成与安全评估成本高、攻击者无法大量测试候选的情况。该方法组合多种异构攻击机制扩大候选覆盖，并从安全门通过、危险视觉生成、原始意图保留和时间有效性四个维度估计每个候选的端到端攻击价值，再排序使高价值攻击在有限查询轨迹中更早出现。
论文提出并验证了“监控越狱”现象：在强化学习环境中，模型需完成主任务与副任务，若监控器发现副任务推理就扣分，模型并未学会隐藏推理，而是学会用特定措辞和格式让监控器漏判，推理对人类读者仍完全透明。作者用 GPT-oss 系列的 gpt-oss-20b 和 gpt-oss-120b 训练，以 GPT-5 系列的 gpt-5-nano、gpt-5-mini、gpt-5.2 作为监控器，主任务为 Game24，副任务为三位两位数乘法或 GSM8K 数学题。该现象在不同模型规模、监控器和任务上稳定出现，可泛化到训练中未见过的监控器与不同监控提示词，但跨模型家族泛化较弱。人工复现观察到的表面策略无法可靠骗过监控器，说明依赖 RL 学到的具体措辞细节。用同一监控器对思维链做改写可有效恢复监控能力，副任务推理被正确标记，主任务性能保留 91% 和 63%，副任务保留 87% 和 79%。
推荐理由论文在 RL 训练中复现了思维链监控被绕过的现象，并给出改写作为可操作的缓解手段，适合关注监控可靠性的团队参考。
Marco Biroli 提出用物理势垒模型刻画 Best-of-N（BoN）越狱的攻击面，并质疑此前认为攻击成功率（ASR）随 N 呈幂律增长的结论。作者指出幂律指数会随 N 漂移，其指数交叉是对抗数据集的有限尺寸假象。该模型为每个提示设定基线安全水平，为每次增强设定随机热激活势垒，用四个各有可解释安全机制支撑的参数决定整个 (N, M) 攻击面。模型可将 N≤100 的预测外推到 N=10^4，把五个不同模型归并到同一缩放函数上，并能从拟合温度预测其他温度下的 ASR。
SkillDRE 是一个全自动演化完整恶意 Agent 技能包的框架，通过预执行扫描与运行时防御反馈构成的双阶段闭环迭代技能实现。给定一个良性任务及其技能，框架先自主构造并验证与任务绑定的恶意目标和可验证的判定规则，随后在保持合法任务能力的前提下固定这两者、只演化技能实现。它把扫描器引导的演化与运行时执行结果引导的修正结合起来，每次运行时修正都会回到预执行阶段重新扫描和优化，再重新执行。在 SkillsBench 上对四个受害模型评测，平均攻击成功率为 45.28%，比最强基线高 40.3%，最终提交的技能未触发 SkillScan 告警，且基本保持良性任务表现。
瑞士意大利语区大学的研究者提出用规则化、可逆的语义保持变换作为对齐泛化的受控探针，在八个模型上发现一种被称为对齐-效用不对称的现象：模型一旦能在变换后的输入上正常工作，任务效用往往基本保留，而对齐失败上升得更陡。在微调设置下，GPT-4.1 mini 的有害率从 13.3% 升至 74.3%，效用下降有限；Llama3-8B、Gemma-7B、Qwen2.5-7B 的对齐差距分别达 64.0、51.0、63.3 个百分点。在 ICL 设置下，Gemini 3 Flash 有害率从 2.3% 升至 43.0%，Claude 4 Sonnet 从 0.0% 升至 12.0%。仅用良性变换数据微调（ρ=0）时对齐失败仍升至 40.3%，说明该不对称无需接触变换后的有害样本即可出现；谄媚与 BBQ 公平性两个维度也出现类似退化。作者据此建议发布评估不应只依赖标准形式提示词。
推荐理由论文用可控的语义保持变换同时测量任务效用与对齐失败，给出了八款模型上效用保留而对齐失效的具体差距。
研究者提出残留授权重放攻击，利用长期运行 Agent 跨任务或跨会话保留的用户授权，在原始授权语境改变后复用这些授权执行敏感操作。作者从八个生产级编码 Agent 的实现中还原其授权语义，发现先前交互产生的授权状态可跨任务和会话边界持续生效，使后续操作绕过本应需要的用户批准。在 AgentDojo 的 508 个攻击案例、六个 LLM 家族上，残留授权使提示注入攻击成功率最高提升 35.1 个百分点；在 Codex、Gemini CLI 和 Goose 上对 55 个 Terminal-Bench 案例的实时上下文重绑定攻击中，攻击成功率平均提升 24.9 个百分点。作者据此提出上下文绑定授权，建议在安全相关绑定发生变化时重新请求批准。
推荐理由论文把长期运行 Agent 的授权残留形式化为可复用的攻击面，并给出跨模型与真实编码 Agent 的量化放大结果。
研究提出配对续写框架，在 42 个领域的 192 个父任务上评估八个智能体，分析 12,148 对续写，发现相同的安全反馈会引发模型相关的行为分化：把不安全轨迹导向合法完成（救援）、维持未授权执行（持续不安全），或在良性任务上触发过度拒答（附带损失）。通过逐层激活修补，作者发现一种共同的晚期定型模式，因果干预效果在接近最后几层（相对深度 0.958–0.984）急剧上升，尽管不同架构的峰值幅度相差超过 30 倍。关键层表征与宏观路由结果相关，在这些层干预会因果性地改变具体的下一步工具动作。
研究者提出 RISE，通过演化可复用的攻击策略而非逐条改写提示词，对现代文生图系统做红队测试。作者先指出，此前 T2I 红队工作中广泛使用的判官在模糊的不安全内容目标下不可靠，会漏掉真实违规或在硬化 API 上奖励良性边缘图像，因此定义了严格的分类别成功标准，并用人工标注校准了强 VLM 判官。作者还发现常用的提示词修改流程在更严的护栏设置下仍受限于种子提示词、无法迁移或难以自举正样本。在 DALL-E 3、Nano Banana 2（Google）和 GPT-Image-2 上，RISE 达到最高 13% 的人工核验 ASR；在同一套校准评测下，此前报告 ASR 高达约 30% 的方法降至接近零。