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提出 FAB 攻击，向声学基础模型植入可由环境声触发的后门
Abstract论文提出了针对声学基模的 FAB 后门攻击，在弱威胁模型下实现了任务无关、物理可触发的后门植入。
提出 SkillPoison，用局部有效的成功经验诱导自进化 Agent 形成过度泛化技能
SkillPoison 提出了一种针对自进化智能体经验到技能形成过程的攻击范式，通过组织已验证的成功经验诱导技能过度泛化。
提出 TRACER，从权重差识别扩散模型被擦除概念
TRACER 针对的是遗忘扩散模型上的目标识别：提供者从公开基座 W 用已发表方法擦掉未知集合 S⋆，只发布 W′。攻击者还有假定包含这些概念的词表，但不知擦了谁、擦了几个、用了什么算法。
提出 PLW，用微调把先前对话敏感触发编码进后续生成图像
AbstractPLW 把先前对话线索写成后续图像中的隐水印，检出随触发、模型和间隔变化。
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 MemLeak，评估多租户 Agent 共享向量记忆的跨用户泄露
提出 BadAction，通过动作触发器给交互式视频生成植入后门
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。
提出跨架构攻击 CSR，用概念分数参数重学习恢复文生图被擦除概念
提出 FreqDoor，在频域混合振幅并对生成式 VLM 做训练时视觉后门
FreqDoor 是针对生成式 VLM 的仅视觉、训练时后门：在频域混合触发源振幅、保留干净图像相位，使触发在空间上分散。
提出 GhostWord 词级触发后门，对自动语音识别做数据投毒
提出针对 Agent Harness 的上下文特权提升攻击
提出 PoisonedEvolution 轨迹投毒，诱导自演化技能系统固化恶意行为
这篇论文揭示了自演化技能系统在将交互经验转化为持久指令时的安全风险。
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 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 VPH 与 VTH，只改视频帧劫持世界模型并投毒下游策略
只改看似安全的视频帧，经世界模型之后才改变下游机器人策略。 问题在于世界模型进入数据生成后，数据集检查看到的仍是安全演示，合成轨迹却可以变危险。
提出 CFD 跨会话分解攻击，利用工件来源缺口绕过工具型 Agent 的本地检查
CFD针对工具型 LLM 智能体：利用 artifact 来源不被跟踪这一部署失败模式，把有害目标拆开后延迟组合。
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。
建模并利用多智能体网络中子智能体生成时的记忆继承漏洞
作者对多智能体网络里的子智能体继承做形式化分析，并用开源框架上的 PoC 演示编排层如何让单点妥协继续扩散。
提出 JailAgent，不改用户提示，经推理劫持与记忆投毒操纵 Agent 动作
JailAgent 是不修改用户原始提示词的 LLM 智能体红队框架。