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Proposes LGWM, using an action-conditioned world model to verify GUI agent screen transitions.
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 OPUR 攻击，用似然梯度优化对抗后缀越狱 LLM 智能体
提出 AgentTracer，事后定位间接提示注入的注入点并重建攻击链
提出 MFOTL 离线时序验证以监控工具 Agent 的危险动作链
这篇论文对工具调用大语言模型智能体的安全监控进行了形式化时序验证研究。
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 Secure-CUA，用动作事务约束计算机使用智能体的不可信影响
Secure-CUA 要限制图形界面里不可信内容对 CUA 决策和 GUI 执行的影响，同时保留合法任务所需的不可信信息。
提出 WebMirage，用局部对抗图像劫持视觉网页 Agent 的浏览器操作
WebMirage 是一个面向视觉定位网络智能体的流水线感知端到端红队攻击框架。
提出 ASPIRE 行为图搜索，开放式发现 Agent 提示注入漏洞
ASPIRE 是给搭建方用的智能体提示注入红队引擎，目标是开放式画出可利用的行为路径，而不是在固定任务上打磨一条载荷。
提出 AdvSim2Real，协同训练网页智能体抵御页面注入
提出 SBW，为 LLM Agent 轨迹做抗改写与伪造的语义行为水印
SBW 是免训练的智能体行为水印，把所有者标识放在离散动作选择上，而不是输出 token。
提出 CORSA，按任务簇优化技能注入的检索与执行
提出 CredLeak-Bench，评测 Agent 面对钓鱼的凭据泄露与恢复
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。
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 RAISED 自蒸馏，训练工具智能体抵御间接提示注入
提出危害窗口与区间指标，统一评测分解攻击和提示注入下的智能体滥用监视
Abstract统一智能体滥用监视框架，动作视角兼顾两类威胁但危害定位仍存瓶颈。
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 multi-CaMeL，在智能体调用边界隔离可信指令与非可信数据
Abstract论文针对多智能体中单体防御不组合的边界清洗问题，提出 multi-CaMeL 协议彻底阻断了 MultiAgentDojo 上的注入攻击。