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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 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。
评估应用决策层的输入注入与隐私推断风险
Jev 是 TypeSafe 的 System One 模型，把应用 state 和固定问题变成 Choice、Noul 或 Score 的类型化决策与概率。作者用官方 API 和可改训练的 NanoJev，考察它作为决策层时的操纵、泄露与双重用途。
提出 EviLLM，经账户指令或插件向代码生成流程注入漏洞
提出残余权限重放攻击，跨任务复用长期 Agent 的历史授权绕过确认
提出技能级联攻击，把有害目标拆散到多个技能里绕过单技能扫描
Abstract论文探讨了多技能智能体系统面临的技能级联攻击风险，提出自动化红队框架与基准集，指出跨技能交互存在安全防护盲区。
提出控制标记注入，清空工具 Agent 的思维链以绕过推理监控
Abstract论文阐明控制标记注入可抑制 CoT 使监控失效并促成拒绝绕过，且工具执行受解析器宽容度影响。
提出条件触发的爆炸提示词，并设计摄入期检测器 DeFuse
论文针对大语言模型智能体面临的间接提示注入威胁，研究了利用条件句式实现时间分离的爆炸提示词。
提出跨通道分段攻击，利用 MCP 隐式信任外发敏感文件
Abstract论文揭示了 MCP 多通道隐式信任层级，通过跨通道分段与协议级利用突破现有防御，展示了严重的凭证外发风险。
提出 InjecMEM，一次注入 Agent 记忆使后续查询输出预设内容
提出 CompoSkill，将逐个通过扫描的技能编排为攻击链
Abstract论文分析了智能体技能组合风险，指出单包安全认证状态不具备可组合性，需转向路径级防护。
提出 MAFIA，以探测放置与事实伪装对带审计 Agent 做查询式记忆投毒
提出 LogInject 框架，评测日志分析中的被动提示注入及缓解
Abstract论文评估了 LLM 日志分析中的上下文污染风险，提出分片拼接等攻击与三层防御，指出必须结合架构隔离与人工介入。
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。
提出日志基底提示注入，操纵 SOC 分析员的分类、摘要与处置建议
Abstract在 gpt-4o-mini 上，人格劫持与上下文操纵可改写 SOC 分析输出，直接覆盖在分类上无效。
提出 TIP，用树搜索为 MCP 响应生成隐蔽注入载荷
TIP 是面向 MCP 工具响应的 black-box 间接提示注入，目标是在不改工具元数据的情况下生成语义连贯的 JSON 载荷。
对开源视觉购物智能体实施商品图对抗攻击并诱导买错
作者在自建电商环境里比较两个开源 VLM 购物智能体对图像对抗扰动的鲁棒性。
提出自适应攻击框架，击穿越狱与提示注入防御
提出 RL-Hammer，从零训练攻击模型经工具输出实施提示注入
RL-Hammer 是一个无需热启动数据、基于 GRPO 算法从零训练的黑盒提示注入对抗攻击框架。现有针对大语言模型智能体的提示注入防御（如 Instruction Hierarchy 与 SecAlign）主要在静态或弱攻击下测试，在面对自动化强力攻击时的真实防御能力缺乏充分检验。方法的核心机制包括。