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提出 PackHallu，经规则文件提示注入诱导编码 Agent 换用攻击者指定包
PackHallu 研究一种针对编程智能体规则文件的提示注入：让智能体在本应使用合法依赖时，改导入攻击者指定并控制的包。
提出 ASPIRE 行为图搜索，开放式发现 Agent 提示注入漏洞
ASPIRE 是给搭建方用的智能体提示注入红队引擎，目标是开放式画出可利用的行为路径，而不是在固定任务上打磨一条载荷。
提出 CORSA，按任务簇优化技能注入的检索与执行
提出 CRIME 框架，组合良性 Agent 技能诱发恶意行为
CRIME 把公共技能库中各自通过审查的技能配成两两组合，看联合执行能否实现指定恶意任务。。
提出 Red-TTT，在攻击过程中更新攻击者实现自动化越狱
提出 APEX，用跨技能进度记录夹带虚假授权劫持 Agent
提出 CodeMimicry，以结构化代码补全诱导模型生成有害内容
提出 TrustProbe，挖掘技能智能体中不可信 skill 到特权操作的信任链漏洞
提出 SceneJail，利用视频情境上下文越狱视频多模态模型
提出 AdaLCPI，把恶意指令拆成碎片嵌入工具返回并诱导 Agent 越权执行
提出 FinRT，将消费金融自适应红队轨迹蒸馏为可复用对抗提示生成器
FinRT 是面向消费金融的红队框架：先发现政策失效，再训练一个按政策、领域与目标行为出提示的生成器。
提出跨独立 Agent 的记忆跳跃攻击，经共享工件在助手间自传播
该论文系统研究并量化了通过共享持久工件在具有独立私有内存的 LLM 智能体之间发生自传播的“工件介导传播”攻击风险。
提出 RISE，迭代演化可复用策略对文生图模型做红队
用跨目标课程强化学习训练提示注入红队，攻破前沿智能体
该研究针对强化学习自动化提示注入红队在攻击前沿大模型时的冷启动问题，提出了一种基于目标模型鲁棒性递进的课程强化学习方法。
测量间接提示注入对类型化概率决策的动作劫持
作者在 jev-1.13.0 上研究 decision hijacking：不可信内容能否在用户任务和可选动作都不变时，把类型化决策推向攻击者目标。
提出两阶段框架 A2M，优化 MCP 工具元数据与返回载荷以劫持 Agent
消融比较方言越狱中表层形式、文化框架与策略库的作用
提出 SAST-IR，用有状态攻击者迭代说服无记忆模型接受反事实
提出 AdvPIE，在黑盒下搜索表面无害却生成有害图像的提示
提出 Repeat-After-Me 自适应视觉提示注入，诱导 VLM 智能体执行指定任务
Abstract论文提出了针对黑盒 VLM 的前缀诱导自适应视觉提示注入，在多款模型上诱发了工具调用与隐私泄露。