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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
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 APEX，用跨技能进度记录夹带虚假授权劫持 Agent
提出 PRETEXT 攻击，迭代改写技能文本绕过技能扫描器并让 Agent 执行木马
PRETEXT 是一项针对基于“静态规则加语义大模型”的智能体技能安全检测框架的白盒攻击与协同进化评估研究。
提出 CoordPoison，解耦技能投毒的借口与动作
CoordPoison 是一种 Skill 供应链投毒方法，把“为何执行”和“执行什么”拆到两个 Skill。。
提出 TrustProbe，挖掘技能智能体中不可信 skill 到特权操作的信任链漏洞
提出跨独立 Agent 的记忆跳跃攻击，经共享工件在助手间自传播
该论文系统研究并量化了通过共享持久工件在具有独立私有内存的 LLM 智能体之间发生自传播的“工件介导传播”攻击风险。
提出 SkillDRE，用预执行与运行时双阶段反馈演化恶意 Agent 技能
提出两阶段框架 A2M，优化 MCP 工具元数据与返回载荷以劫持 Agent
提出 ECLIPSE 双通道提示注入，劫持长程 Agent 的动作轨迹
提出 ContextLeak，用强化学习优化恶意工具描述，诱导 Agent 外泄运行时上下文
提出 SKILLBLOAT，改写技能文档放大编码 Agent token 消耗
提出 ColluSkill，用跨技能组合绕过 Agent 技能扫描器
Abstract论文揭示了单技能孤立扫描的盲区，提出多技能链攻击 ColluSkill 与上下文防御 ChainGuard 并验证了有效性。
提出 ElasticBack，在单个 Agent 技能中植入条件后门
ElasticBack 是放在 LLM agent 单个 skill 里的条件后门攻击。。
提出 EvoBreak，以良性任务组合诱导自进化 Agent 的持久经验并削弱安全边界
提出 DEEPTRAP 以搜索可诱导不安全轨迹的执行上下文载荷
DEEPTRAP 是针对 OpenClaw 的自动化红队框架，搜索执行前被改写的文件、记忆、技能、工具元数据或配置，而不是改用户指令。
构建 Trojan Hippo Bench，评测 Agent 持久记忆投毒与外泄
Abstract论文提出了评测智能体持久化记忆攻击与防御的 Trojan Hippo Bench，揭示了潜伏攻击威胁及内存防御的安全与效用权衡。
提出 SkillJect，自动生成投毒 skill 诱导代码 Agent 执行隐藏脚本
SkillJect 是针对可安装 agent skill 的自动化提示注入框架。作者要解决的是：公开或手工放入 skill 的恶意指令常常被拒绝或忽略，而 skill 一旦安装就会被反复当作可信指导加载。
提出 iMIST，用工具伪装和 PPO 迭代越狱大语言模型
iMIST是黑盒越狱方法：把恶意查询伪装成合法工具调用，再用在线强化学习把响应的有害性分数往上推。