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实现 DEFER，以确定性检查优先拦截多智能体流水线的内容攻击
DEFER 用来测量多智能体授权流水线里，确定性规则在何处结束、LLM judge 从何处开始。
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 VAL 框架，并用确认门与参数沙箱约束智能体高风险工具调用
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。
提出免训练框架 SED，将有害智能体轨迹蒸馏为可检索安全策略
用 CoSec 评测社区 Agent 是否越界披露受保护信息
提出工具型 Agent 的自适应攻击 DART 与预执行防御 SAGE
Abstract论文提出状态控制框架 SEAD、攻击 DART 与防御 SAGE，实验显示执行反馈与环境探测在攻防交互中具有关键作用。
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
提出并评测保险库中介执行边界，隔离 Agent 的 API 凭据
这是一项智能体 API 凭据威胁分析及 Vault 执行边界的功能评测。作者关心的不是模型能否承诺保密，而是认证材料是否会进入模型、日志、记忆和执行代码。
测试编程智能体被诱导或自主篡改自身执行轨迹的行为
这是一项针对本地大模型智能体执行轨迹完整性与安全防篡改边界的实证研究。
提出 Skilder，按角色渐进下发企业工具并确定性拦截越权调用
Skilder 把企业工具型智能体的能力按角色打包，经一个 MCP 服务器做渐进发现，使工具范围由服务器而不是提示词来执行。
提出 APEXA，在工具层拒绝无执行支撑的结果并拦截电机命令
APEXA 是先进光子源上的数据还原框架，用工具层代码约束语言模型智能体的工具调用。
测量记忆投毒防御在良性对话上的效用与 token 开销
在没有攻击的对话上，给记忆投毒防御计价，而不是再测一轮攻击是否被挡住。
提出企业 MCP 零信任授权与发现扩展，在架构上拒绝提示注入下的越权调用
作者把零信任放在 MCP 工具调用边界：智能体即使被提示注入，也不能调用其凭证范围之外的工具。问题来自三点部署性质。调用意图会随不可信上下文改变。
构建 APort Vault 基准，对比支付智能体模型拒答与确定性授权
用 FARSIGHT 方案级评测金融 LLM 交易 Agent 的稳健性与安全失败
提出 FLOWSEAL，用工具级信息流控制阻断智能体隐私泄露
Abstract作者分析大模型智能体隐私检查与攻击面重合问题，提出外部拦截防御 FLOWSEAL 并验证有效性。
系统梳理智能体执行链路中的越狱攻击与防御并比较推理时防御
Mia 等人把越狱安全从单轮回复扩展到智能体的规划、记忆、工具和智能体间通信，并问既有结论在更强原生对齐下是否还成立。
为冻结模型与目标域自动搜索可部署的 Agent 安全 harness
提出利用检查点回滚破坏 Agent 执行连续性的攻击
Abstract论文系统研究了智能体 C/R 的安全性，分析了合法回滚破坏执行连续性的机理，并实证评估了其普遍性与危害。