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提出 OPUR 攻击，用似然梯度优化对抗后缀越狱 LLM 智能体
提出危害窗口与区间指标，统一评测分解攻击和提示注入下的智能体滥用监视
Abstract统一智能体滥用监视框架，动作视角兼顾两类威胁但危害定位仍存瓶颈。
提出 DART，用去噪表征转移检测多轮智能体攻击并注入提醒
提出免训练框架 SED，将有害智能体轨迹蒸馏为可检索安全策略
提出 RLCDAlignBench，零样本检测多种对齐失败
RLCDAlignBench 测量用强化学习做校准决策的 Jev，能否当作对齐失败的零样本检测器。
提出闭环自适应红队框架 CART，评测模型与 Agent 的安全失败
CART 把自动红队从一次清单式打分，改成带预算、可追溯的闭环搜索。
系统梳理智能体执行链路中的越狱攻击与防御并比较推理时防御
Mia 等人把越狱安全从单轮回复扩展到智能体的规划、记忆、工具和智能体间通信，并问既有结论在更强原生对齐下是否还成立。
为冻结模型与目标域自动搜索可部署的 Agent 安全 harness
提出 SafeEvolve，用轨迹证据协同演化安全 harness 与策略
SafeEvolve 把已完成的 on-policy 轨迹变成安全 harness 的有界更新，并用两阶段 SFT-RL 把这些更新内化进工具使用策略。
训练自博弈红队智能体 GPT-Red，规模化生成提示注入与越狱攻击
提出 AHA 自动科研循环，发现生产 Agent 的可复用漏洞概念
AHA 是一项针对生产级 LLM 智能体自动化红队测试的研究，旨在解决传统方法仅保留具体攻击载荷而缺乏成因解释、导致跨版本复用困难且无法指导修复的问题。
提出 SMT 框架，用模拟审核轨迹越狱函数调用 LLM
提出 CoT Forgery，经用户消息或工具输出注入伪造推理
作者把提示注入解释成角色感知失败：标签划出的权限没有进入模型的内部几何。
提出 LODO 评测恶意提示探针的跨数据集泛化
LODO 用来检查恶意提示词分类器换成没见过的数据集后，还剩多少检测能力。。
提出 TS-Guard 与 TS-Flow，在执行前检测并引导 Agent 修正有害工具调用
ToolSafe 研究 LLM 智能体在工具执行前的步骤级安全：基准 TS-Bench、护栏 TS-Guard，以及反馈驱动框架 TS-Flow。
提出 iMIST，用工具伪装和 PPO 迭代越狱大语言模型
iMIST是黑盒越狱方法：把恶意查询伪装成合法工具调用，再用在线强化学习把响应的有害性分数往上推。
提出自适应攻击框架，击穿越狱与提示注入防御
提出 JAWS-Bench，评测代码 Agent 在三级工作区中的越狱与恶意代码可执行性
Abstract论文提出了评估代码智能体端到端恶意代码越狱的 JAWS-Bench，发现多文件与智能体推理会明显放大可部署危害。