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Proposes DREAM, which selectively weakens agent-poisoned memories while preserving benign memories.
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 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 CORSA，按任务簇优化技能注入的检索与执行
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。
评测编码智能体 harness 安全机制在对抗任务中的防护效果
提出 PERSISTBD，发布前强化供应链后门使其经良性 SFT 与 RL 后仍外发凭据
本文研究第三方 LLM 智能体在开发者进行良性监督微调（SFT）和强化学习（RL）后训练时的后门持久性风险。
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。。
提出拓扑条件后门，使代码模型在推断多智能体部署时植入漏洞
Abstract论文证实了拓扑条件后门的可训练性与泛化性，展示了常规评测盲区，并提出差异化拓扑审计作为检测防御方向。
用因果追踪区分间接提示注入中的角色可读性与有效干预
在权重固定的白盒模型上，源角色可以先被读出。沿相关方向的编辑是否改变行为，要在目标位点上另测。。
提出 PAA 方法，在边界动作前审计长流程智能体的分阶段提示注入
本研究针对长流程智能体在执行任务时面临的分阶段间接提示注入威胁，提出了在动作生效前进行拦截的边界动作审计框架与路径对齐归因方法。
提出 APEX，在执行边界用授权契约防御 Agent 间接提示注入
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
提出 COPEX 基准，评测 MCP 智能体对多入口攻击的抵抗力
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。
提出 ASA 与 AttestMCP，度量并降低 LLM 对输入序列扰动的敏感