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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。
提出跨独立 Agent 的记忆跳跃攻击，经共享工件在助手间自传播
该论文系统研究并量化了通过共享持久工件在具有独立私有内存的 LLM 智能体之间发生自传播的“工件介导传播”攻击风险。
提出 EvoBreak，以良性任务组合诱导自进化 Agent 的持久经验并削弱安全边界
提出 MEMGHOST，用单封邮件对持久个人 Agent 做跨会话隐蔽记忆注入
本文研究了持久化个人智能体面临的隐蔽记忆注入威胁，提出了一套兼顾写入、隐蔽与跨会话生效的自动化生成框架与全周期评测基准。
提出潜伏记忆投毒，诱导 Agent 把外部文档写成持久伪造记忆
sleeper memory poisoning 研究带持久记忆的 LLM 助手：外部文档能否让助手存下一则伪造的用户记忆，并在原文档消失后的新会话里被取回、用来改变回复或动作。
提出 DEEPTRAP 以搜索可诱导不安全轨迹的执行上下文载荷
DEEPTRAP 是针对 OpenClaw 的自动化红队框架，搜索执行前被改写的文件、记忆、技能、工具元数据或配置，而不是改用户指令。
构建 Trojan Hippo Bench，评测 Agent 持久记忆投毒与外泄
Abstract论文提出了评测智能体持久化记忆攻击与防御的 Trojan Hippo Bench，揭示了潜伏攻击威胁及内存防御的安全与效用权衡。
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 Zero2Text，无需训练地跨域反演文本嵌入
Zero2Text 是一种不训练 decoder、也不使用泄漏文本–向量对的文本 embedding 反演，针对 RAG 向量库在严格黑盒、目标域未知时的还原。
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。