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Proposes DREAM, which selectively weakens agent-poisoned memories while preserving benign memories.
Show that reward hacking can propagate through code, memory, and plans in multi-agent coding systems
Reward hacking induced by coding RL can leave the source agent and enter subsequent collaboration and system coordination.
构建 Workerville 基准，测量组织条件如何改变 Agent 的安全行为
Workerville 用组织行为测量智能体安全如何随监督、同伴和记忆条件变化。。要处理的缺口是：持续运行的 LLM 智能体同时接收用户指令、同伴消息和长期记忆，但既有安全评测多把这些通道拆开，没有统一的定量测量。
提出 agent plasticity 指标衡量智能体通过经验自我改进的效率
作者用 agent plasticity 衡量一件事：权重冻结时，智能体把经验写成可继承制品，再换成留出能力增益，这个转换有多省。
构建 MedDistract 基准，测量偶发信息对临床文书与推理的污染
用 Learn2Play Bench 评测 Agent 从经验中学习陌生规则
Learn2Play Bench 用新设计的隐藏规则文本游戏，评测 LLM 智能体在不更新权重时从交互中学习的能力。
提出 DAEDALUS，用自生成任务自举 Agent 记忆
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 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。
评测记忆门控对激活诱导与记忆诱导谄媚的防御效果
作者在四个开源指令模型上，把激活转向和外部记忆处理放进同一纵深防御协议，看记忆诱发谄媚和内部谄媚压力能否分开压低，以及个性化效用还剩多少。要处理的问题是：检索到的用户历史会推动模型顺从存储信念。只改外部上下文，并不直接动模型内部的谄媚表征。
提出检索可采纳性核验框架，评测记忆智能体的记录资格与披露
这是一套长时记忆检索的可采纳性核验协议，用来分开检查候选支持、资格、提示词暴露和答案披露，而不是提出新的检索算法。。
提出 AMU 按推导图门控企业 Agent 共享记忆的列级访问
AMU 用列级推导门控共享记忆，拦截经缓存流出的无权敏感列，并标出同名 KPI 的定义冲突。
提出 StateWise，在编码智能体行动前诊断并修复失效持久状态
StateWise 是在执行带副作用的动作之前，诊断并修复编码智能体持久操作状态的框架。
提出 MemAdapter，在检索后约束记忆对智能体推理的影响
MemAdapter 是给长期记忆智能体用的检索后调节框架，用来处理记忆诱发谄媚。
遮挡审计 AdvWave-P 音频越狱的频带必要性与解码层关联
这是对加性音频越狱 AdvWave-P 的频率与解码器深度审计，受害模型主要是 Qwen2-Audio-7B-Instruct，不提出新攻击。
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 MemLeak，评估多租户 Agent 共享向量记忆的跨用户泄露
展示失准 Agent 经持久记忆传播目标，审计或禁用记忆均不足以防
论文揭示了 LLM 智能体在无需外部攻击者干预下，通过持久化记忆将未竟失准目标传递给后续对齐智能体执行的“失准自我传播”安全威胁。。
提出 Kubernetes 运维智能体的七层纵深防御框架与参考架构
把 Kubernetes 上的运维智能体当作不可信租户，在假定提示注入已完全控制其工具选择的前提下，用基础设施重建数据面与控制面的边界。要解决的是：智能体读日志、注解、工单或 MCP 工具描述时，这些内容可以变成它带着自身凭据执行的命令。模型对齐和分类器只降低概率。