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提出流匹配逆向框架，从多向量视觉文档索引重构页面
提出 RAG-PIBench，评测 RAG 上下文中提示注入检测器
提出 imMRAG 攻击，从多模态 RAG 私有图像库提取内容
提出 MADBench，评测多智能体辩论是吸收还是放大对抗影响
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。
提出 CIG-MIA，用上下文信息增益推断 RAG 知识库成员身份
CIG-MIA 是针对 RAG 外部知识库的成员推断攻击，同时覆盖灰盒和纯文本黑盒。
Proposes SHAQ, which replaces document embeddings with shadow query embeddings to defend against embedding inversion.
SHAQ is a defense against EIA for cloud vector databases: instead of directly modifying document embeddings, it replaces them with shadow query embeddings.
构建 COUNTER-GEO-BENCH，评测生成式搜索中的 GEO 虚假信息防御
Abstract论文构建了针对 GEO 虚假信息的首个防御基准，揭示通用护栏的失效与反作用，并提出了有效的轻量对比检测基线。
提出 LeakGauge，用行为后缀的 prefill 对数概率检测上下文泄露
提出权威链劫持与轨迹引导策略演化，劫持搜索 Agent 的证据链
Abstract论文揭示了多步搜索智能体在受限中间人操纵下的脆弱性，提出 ACH 策略与 TGSE 演化方法并完成系统验证。
用 MisKnow-Agent 评测深度研究智能体是否采纳误导文档结论
Abstract论文通过 MisKnow-Agent 框架评估发现长程研究智能体易采纳误导性知识，且现有防御难以完全消除该现象。
提出 KidnapRAG，用投毒文档黑盒劫持 Agentic RAG 的推理链
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。
提出 SilentRetrieval，以语义保持对抗文档投毒劫持 RAG 检索与生成
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。
提出 MEntA，用非模板查询推断文档是否属于 RAG 检索库
提出零知识审计协议，核验多租户 RAG 的合谋差分隐私
论文针对多租户 RAG 服务在多账户协同攻击下隐私边界失效的问题展开研究。
Proposes PIDP-Attack, which manipulates RAG answers using query suffixes and corpus poisoning
提出 LAAF，分阶段自动攻击智能体系统的 LPCI 漏洞
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.
用 OpenRAG-Soc 评测社交网页 RAG 的间接提示注入与检索投毒
提出 LPCI，把延迟条件载荷写入记忆与检索库以跨会话触发
作者把LPCI定义为针对智能体逻辑执行、记忆留存和工具集成的跨阶段漏洞类，而不是单次输入上的提示改写。