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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。

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。

SilentRetrieval 是针对 RAG 的两阶段语料投毒，在每查询一篇、合成目标答案的统一协议下，同时处理检索劫持、生成操纵和流畅度。

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.

TabooRAG 是面向 RAG 可用性的可迁移阻断攻击，不改已有文档，也不读取目标反馈。

Confundo turns RAG poisoning into fine-tuning: a small model generates short poison texts for target questions, which are then placed into documents that will be ingested by the knowledge base. It targets the fact that real systems chunk documents and users do not copy preset questions verbatim, weakening specialized poisoning. The attacker has no internal knowledge of the target system and cannot query it, only prepare documents to be ingested.

DQ-A 是一种 query-agnostic、complete black-box 的文档隐藏攻击，对象是用最后隐层相似度匹配的 LLM 检索。