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重测并扩展对 AI Agent 的提示注入，并用 Agent Card 欺骗操纵 A2A 选择
作者在自建的 LangChain、AutoGen 和 A2A 系统上重测提示注入，并改 Agent Card 看选择是否偏移。摘要称试验主要凸显单智能体弱点，同时把攻击扩到多智能体。
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 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 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
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 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。
提出服务方间接提示注入，把主动智能体的决策协助转向预选目标
外部提供者只控制与自身目标关联的内容，就可以把良性主动个人智能体的协助转向该目标。
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 SRFT，让 Agent 从失败经验中学习拒绝提示注入
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
提出 COBRA 双 LLM 架构，防御计算机使用 Agent 的分支转向攻击
Abstract提出分支转向防御架构 COBRA，通过事前能力约束与边界代理消除分支转向攻击并兼顾效用。
构建 EvoRiskBench 评测工作区 Agent 的运行时安全风险
Abstract论文构建了工作空间智能体运行时风险基准 EvoRiskBench，发现高执行力智能体在 IPI 下面临较高安全风险。