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Proposes LGWM, using an action-conditioned world model to verify GUI agent screen transitions.
提出 Secure-CUA，用动作事务约束计算机使用智能体的不可信影响
Secure-CUA 要限制图形界面里不可信内容对 CUA 决策和 GUI 执行的影响，同时保留合法任务所需的不可信信息。
提出 WebMirage，用局部对抗图像劫持视觉网页 Agent 的浏览器操作
WebMirage 是一个面向视觉定位网络智能体的流水线感知端到端红队攻击框架。
提出 RAG-PIBench，评测 RAG 上下文中提示注入检测器
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。
用 DIBench 评测移动 GUI 智能体被 UI 注入后的决策完整性
Abstract论文提出移动智能体决策完整性基准 DIBench，发现欺诈 UI 注入诱导目标选择并推高完成率，通用防御收益不稳定。
提出 Pictionary，将不可信文本渲染成图像以防御提示注入
提出 MMSkillRisk 基准，评测多模态技能图像中的隐藏指令诱导 Agent 越权操作
Abstract论文提出 MMSkillRisk 基准与 NCVA 攻击，揭示多模态技能中教学图像潜藏指令可引发未授权操作并与良性任务共存。
用 MMPIBench 评测多模态提示注入对 Agent 框架的影响
Abstract论文提出 MMPIBench 评测多模态提示注入对智能体的影响，发现模型主导行为、尝试远超完成，音频通道缺乏防护。
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。
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 Mind2Web-Injection 评测网页 Agent 视觉注入护栏
Mind2Web-Injection 用来检查网页截图护栏的判决是否对齐到该用的画面证据。。
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 PaperGuard，用图文注入与梯度扰动抬高自动审稿分数并检测恶意指令
PaperGuard同时评测并检测多模态 AI 审稿中的评分操纵。
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。
Proposes PIDP-Attack, which manipulates RAG answers using query suffixes and corpus poisoning
Proposes LAAF, which automatically attacks LPCI vulnerabilities in agent systems in stages
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.
Conduct adversarial attacks on product images for open-source visual shopping agents and induce wrong purchases
The authors compare the robustness of two open-source VLM shopping agents against image adversarial perturbations in a self-built e-commerce environment.