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提出 StegoMemory，评测智能体持久记忆作为跨会话隐写信道
Abstract研究揭示智能体持久记忆可作为隐蔽信道跨会话传输机密，写入持久化是主要防御瓶颈，呼吁建立记忆完整性防御。
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 ARENA 音频红队框架，自动构造文本安全且音频接地的越狱输入
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 SpeechJBB，评测语码转换语音下音频语言模型的越狱稳健性
SpeechJBB 用合成语音测量 LALM 在五语、语码转换和局部伪词混淆下的安全对齐，并另设口语理解对照。
提出 AudioHijack，用不可感知对抗音频对语音模型做上下文无关提示注入
Abstract提出了 AudioHijack 框架，揭示了 LALM 对听觉提示注入的脆弱性与传统防御的局限。
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 SWhisper，用近超声波向语音驱动 LLM 隐蔽注入越狱提示
提出音频叙事越狱，以嗓音投递风格绕过端到端语音模型拒答
提出 StyleBreak 风格化音频越狱，利用语音属性绕过音频语言模型对齐
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。
提出 MULTI-AUDIOJAIL，以多语多口音和声学扰动越狱音频模型
Abstract黑盒多语多口音音频加声学扰动可抬高 LALM 的 JSR，文本示范防御并非在每个模型上都下降。