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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
提出持久视觉记忆注入，使对抗图像经缓存在触发时操控输出
Abstract论文提出 P-VMI，证实对抗输入被掩蔽后仍可经 KV 缓存持久控制模型，强调了保留状态的安全风险。
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 VirusCascade，联合操纵商品描述与交互轨迹以劫持推荐智能体协同反思
VirusCascade 是针对推荐智能体协作反思的 black-box targeted promotion 攻击研究。 攻击者只改商品描述和少量账号的普通交互，试图让目标商品获得更多良性用户曝光。
提出 InjecMEM，一次注入 Agent 记忆使后续查询输出预设内容
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
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.
提出 ER-MIA 黑盒记忆注入，用嵌入相近记忆抢占检索并改错后续回答