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这篇工作给持续摄入的 RAG 向量库一个失败关闭的临时可见性协议，把协议能限制的未核验暴露和依赖检测器的中毒暴露分开。

MADBench 是一个评测多智能体辩论安全性的基准，用来看攻击是被辩论吸收还是被放大。

作者在一条会改写沙箱邮件库的四智能体流水线上，检查低权限失陷会不会变成未授权的真实动作。

SHAQ 是面向云端向量库 EIA 的防御：不直接改文档嵌入，而用影子查询嵌入替换它们。

VerTox 用可验证奖励把小 LLM 微调成语料投毒生成器，用来探测神经排序器在注入文档下的暴露面。

KidnapRAG 是针对 Agentic RAG 的 black-box 语料投毒：攻击者不能访问模型、提示词、检索器或私有轨迹，只能发布可能被检索的文档，并利用公开界面上的推理与搜索查询。

CRCP 研究的是带分块和重排的 RAG 语料投毒，而不是只提高文档级检索分数。

DiscourseFlip 是针对黑盒 RAG 的话语级观点操纵。作者要处理的缺口是：只打单条查询或主题局部查询时，覆盖窄，目标受审查时容易被隔离，也难沿相关话题传播。攻击者不能看检索器或 LLM 内部，也不能改提示词模板，只能在文档数、生成 token 和 SEO 编辑距离限制下注入少量文档。

The authors state that LAAF is an automated red-teaming framework built specifically for LPCI in agentic LLMs. The issue to address is that encoded, delayed, and conditionally triggered payloads can persist in memory or RAG and re-enter across sessions, whereas Garak and PyRIT do not use the previous round's breakthrough results to seed the next stage across the six stages.

Confundo 把 RAG 投毒做成微调：小模型按目标问题生成短毒文，再放进会被知识库摄入的文档。它针对的是实际系统会切块、用户也不会照抄预设问句，专用投毒因而变弱。攻击者没有目标系统的内部知识，也不能查询它，只能准备待摄入文档。