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构建 EvoRiskBench 评测工作区 Agent 的运行时安全风险
Abstract论文构建了工作空间智能体运行时风险基准 EvoRiskBench，发现高执行力智能体在 IPI 下面临较高安全风险。
提出 ZoneClaw，用记忆分区防御计算机使用 Agent 的持久记忆攻击
用 FARSIGHT 方案级评测金融 LLM 交易 Agent 的稳健性与安全失败
提出 Emergence World，对长时程多智能体系统开展对抗压力测试
Abstract作者通过长期平行世界实验指出模型对齐不具备可组合性，单模型群体会产生社会奉承、协同退缩及语言不透明等失效。
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 Harness 的上下文特权提升攻击
复现 AgentCF 上的多智能体攻防并刻画连通性作用
作者在 AgentCF 上研究连通性如何改变多智能体协同过滤的攻防，复现已有方法而不是提出新载荷。
评测编码 Agent 记忆文件中提示注入的跨会话影响
Bad Memory 在沙箱合成工作区里评测文件型持久记忆上的提示注入，比较载荷能否改变当前会话，以及能否在后续会话中留下或叠加。
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。
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 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。
Reviews threats to autonomous agents and proposes a full-lifecycle defense blueprint, FASA
This is a threat review and defense architecture report using OpenClaw as a case study, not a scored attack or defense evaluation.
Proposes a defense-in-depth aligned with the five stages to mitigate cross-stage threats to autonomous agents
This is a lifecycle threat analysis of OpenClaw, accompanied by a set of layered mitigation designs. The problem addressed is: when autonomous agents connect instant messaging, persistent memory, third-party plugins, and high-privilege execution, attacks are no longer limited to single-turn jailbreaks but can compound across multiple stages from initialization to execution. The authors argue that defenses hardening only individual interfaces cannot stop such cross-temporal attacks.