Another 213papers do not have category tags yet and are not included in filtered results.
提出 PackHallu，经规则文件提示注入诱导编码 Agent 换用攻击者指定包
PackHallu 研究一种针对编程智能体规则文件的提示注入：让智能体在本应使用合法依赖时，改导入攻击者指定并控制的包。
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。
提出推理时上下文注入，用代码注释诱导补全生成含弱点的代码
提出 LLMLeak，借合法网页抓取把 URL 中的秘密隐蔽外传
LLMLeak 是利用网页获取请求携带预先编码秘密的隐蔽通道攻击。它关注恶意软件已能读取数据、却因网络限制或监控无法直接外传的情形。
提出只训练或篡改多智能体潜在通信链路来提高有害遵从
学习得到的潜在通信链路会改变由冻结、对齐智能体组成的系统是否遵从有害请求。。作者研究三种拓扑：双智能体、三级顺序协作，以及双专家加汇总。
提出 AdaLCPI，把恶意指令拆成碎片嵌入工具返回并诱导 Agent 越权执行
提出残余权限重放攻击，跨任务复用长期 Agent 的历史授权绕过确认
提出 UBA-ORL，以 BD/CM 样本在遗忘后激活离线 RL 后门
UBA-ORL 研究离线强化学习中由合规轨迹删除激活的后门：合法贡献者同时上传共享触发的后门轨迹和伪装轨迹，训练后触发响应被压低，删除伪装批次后再升高。受害系统是使用静态数据集和轨迹级遗忘接口的离线 RL 服务。对手不能看到训练算法、参数、梯度或具体遗忘算法，但能提交可区分批次，并在部署时向观测注入预定触发。
提出条件触发的爆炸提示词，并设计摄入期检测器 DeFuse
论文针对大语言模型智能体面临的间接提示注入威胁，研究了利用条件句式实现时间分离的爆炸提示词。
提出基准投毒攻击，使自修改编码 Agent 跨代写出含漏洞代码
Abstract论文报告了恶意基准能污染自修改代码智能体的进化过程并持续输出漏洞，警示系统设计需纳入安全约束。
提出针对 Agent Harness 的上下文特权提升攻击
提出 AHA 自动科研循环，发现生产 Agent 的可复用漏洞概念
AHA 是一项针对生产级 LLM 智能体自动化红队测试的研究，旨在解决传统方法仅保留具体攻击载荷而缺乏成因解释、导致跨版本复用困难且无法指导修复的问题。
提出 CONTRA 树搜索，通过良性配置修改诱发个人化 Agent 执行恶意动作
提出 MOSAIC，用 CLI 安全知识库构造编码 Agent 的命令组合攻击
提出针对 Agent 护栏的推理扩展拒绝服务攻击
提出 VPH 与 VTH，只改视频帧劫持世界模型并投毒下游策略
只改看似安全的视频帧，经世界模型之后才改变下游机器人策略。 问题在于世界模型进入数据生成后，数据集检查看到的仍是安全演示，合成轨迹却可以变危险。
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 BENCHJACK，审计 Agent 基准中的奖励作弊缺陷
论文系统研究了主流 AI 智能体基准评测中的奖励作弊问题，提出了首个针对基准缺陷的自动化红队审计与生成对抗式迭代修补系统 BENCHJACK。
Propose a structured JSON backdoor that triggers malicious actions in robot control via a poisoned LoRA
Abstract推理层后门传不到执行。