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提出 OPUR 攻击，用似然梯度优化对抗后缀越狱 LLM 智能体
提出利用祖先 VLM 优化对抗补丁，使已部署 VLA 任务失败
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。
TAPDreamer 用公开编码器做固定补丁。
提出轨迹级可迁移对抗攻击，降低深度强化学习策略的期望回报
这项工作研究 DRL 上的迁移式黑盒观测攻击：受害参数不可访问时，在白盒代理上造扰动再迁移。
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 A2A-TIBA，经 A2A 对等任务间接注入并植入常驻回调
A2A-TIBA 把间接提示注入和绕过放进 A2A：gray-box 攻击者已能投递任务，诱导目标部署常驻回调程序后，下令和外传不再经过智能体。
提出 MMSkillRisk 基准，评测多模态技能图像中的隐藏指令诱导 Agent 越权操作
Abstract论文提出 MMSkillRisk 基准与 NCVA 攻击，揭示多模态技能中教学图像潜藏指令可引发未授权操作并与良性任务共存。
提出控制标记注入，清空工具 Agent 的思维链以绕过推理监控
Abstract论文阐明控制标记注入可抑制 CoT 使监控失效并促成拒绝绕过，且工具执行受解析器宽容度影响。
提出能力洗钱攻击，拆分任务向对齐模型套取能力
Abstract作者提出了能力洗钱攻击，发现未对齐编排器分解咨询对齐模型可恢复能力差距，指出需建立跨会话防御。
用 MMPIBench 评测多模态提示注入对 Agent 框架的影响
Abstract论文提出 MMPIBench 评测多模态提示注入对智能体的影响，发现模型主导行为、尝试远超完成，音频通道缺乏防护。
提出 Repeat-After-Me 自适应视觉提示注入，诱导 VLM 智能体执行指定任务
Abstract论文提出了针对黑盒 VLM 的前缀诱导自适应视觉提示注入，在多款模型上诱发了工具调用与隐私泄露。
提出 InjecMEM，一次注入 Agent 记忆使后续查询输出预设内容
提出 DURA，用扩散模型生成自然对抗补丁操控 VLA 机器人动作
DURA 是针对 VLA 的扩散式、补丁内容不受限的机器人攻击，同时支持白盒梯度和只看动作输出的黑盒。
提出工作流级越狱，让编程 Agent 在开发任务中写入有害示例
这是一项生产 IDE 编码智能体的工作流越狱研究，受测对象是 Copilot 的四个模型后端，而非评测流水线中的名义目标。
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 TRACE 框架，用分解与可演化多轮策略诱导智能体执行有害工作流
Conduct adversarial attacks on product images for open-source visual shopping agents and induce wrong purchases
The authors compare the robustness of two open-source VLM shopping agents against image adversarial perturbations in a self-built e-commerce environment.
Propose WebWeaver, which compromises only a single agent and recovers the multi-agent communication topology from conversation context.
WebWeaver is an inference attack against the confidentiality of LLM-MAS communication topology: it controls only one arbitrary agent and recovers the full graph from dialogue context, rather than querying agent IDs.
提出 Aegis 红队框架，多轮攻击高风险语音 Agent
Aegis uses multi-turn red-teaming evaluation on ALLM voice agents already integrated into business systems. The authors call this the first systematic red-teaming framework in this setting.