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Proposes RATED, which reranks agent tool retrieval using execution feedback
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.
评测编码 Agent 中相似技能共同安装对已装技能核心功能的替代
作者对共同安装、做同一件事的良性 skill 做实证研究，用核心功能是否还在，而不是任务过不过，来看冲突。。
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。
重建 Agent 技能复制网络并建模源选择以指导安全审计
Abstract论文重构了 GitHub 智能体技能复制网络，发现复制集中于少数仓库且很少随源更新，并提出了代码库审计推荐模型。
Retest and extend prompt injection against AI agents, and use Agent Card deception to manipulate A2A selection
The authors retested prompt injection on their own LangChain, AutoGen, and A2A systems, and modified the Agent Card to see if choices shifted. The abstract states the experiments mainly highlight single-agent weaknesses while extending attacks to multi-agent.
提出流匹配逆向框架，从多向量视觉文档索引重构页面
提出 PyCache Trap，用字节码缓存替换绕过 Agent 技能扫描器
这篇论文研究了智能体技能（Agent Skills）安全扫描中的“审查–执行脱节”问题，并提出了对应的攻击验证与防御方案。
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。
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 CORSA，按任务簇优化技能注入的检索与执行
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 AgentSpy，在系统调用层观测 Agent 行为并检测技能注入
本研究提出了面向 AI 智能体的系统级外部监控与行为分析框架 AgentSpy。
提出 CRIME 框架，组合良性 Agent 技能诱发恶意行为
CRIME 把公共技能库中各自通过审查的技能配成两两组合，看联合执行能否实现指定恶意任务。。