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提出 ZoneClaw，用记忆分区防御计算机使用 Agent 的持久记忆攻击
提出 Tracekit，审计编码 Agent 的意图、推理与动作并检测账本篡改
Tracekit 是无第三方依赖的编码智能体审计层：把人类请求、模型自述和已执行动作并排写入可外部锚定的哈希链，执行前用正则门，事后用规则和独立模型互查。
用 FARSIGHT 方案级评测金融 LLM 交易 Agent 的稳健性与安全失败
提出类型化溯源与断言护栏，约束持久 Agent 释放自传断言
提出针对 Agent 护栏的推理扩展拒绝服务攻击
系统研究 LLM 智能体记忆投毒并构建基准 MPBench
Abstract系统研究了智能体记忆投毒风险，揭示了写入渠道漏洞，构建了 MPBench 基准并指出提示注入防御的局限。
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 eTAMP，用网页内容跨会话投毒 Web Agent 轨迹记忆并诱导越权操作
该论文评估了基于大语言模型的 Web 智能体在利用历史交互轨迹进行记忆增强时的安全脆弱性。
梳理自主 Agent 威胁并提出全生命周期防御蓝图 FASA
这是一份以 OpenClaw 为案例的威胁梳理和防御架构报告，不是带分数的攻击或防御评测。
提出对齐五阶段的纵深防御，缓解自主 Agent 跨阶段威胁
这是对 OpenClaw 的生命周期威胁分析，并配套一套分层缓解设计。要处理的问题是：自主智能体把即时通讯、持久记忆、第三方插件和高权限执行连在一起之后，攻击不再限于单轮越狱，而会跨初始化到执行的多个阶段复合。作者认为只加固单个接口的防御，挡不住这种跨时间攻击。
提出 ARE 框架与图像文本攻击，评测多模态网页 Agent 的对抗鲁棒性
Abstract系统评估多模态网页智能体的脆弱性，指出推理时计算组件被攻破会加剧系统风险。