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Proposes LGWM, using an action-conditioned world model to verify GUI agent screen transitions.
提出 EviLLM，经账户指令或插件向代码生成流程注入漏洞
提出 AgentTrap 有状态蜜罐，欺骗并反击自主渗透测试 Agent
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。
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 ZoneClaw，用记忆分区防御计算机使用 Agent 的持久记忆攻击
用 DIBench 评测移动 GUI 智能体被 UI 注入后的决策完整性
Abstract论文提出移动智能体决策完整性基准 DIBench，发现欺诈 UI 注入诱导目标选择并推高完成率，通用防御收益不稳定。
提出 Tracekit，审计编码 Agent 的意图、推理与动作并检测账本篡改
Tracekit 是无第三方依赖的编码智能体审计层：把人类请求、模型自述和已执行动作并排写入可外部锚定的哈希链，执行前用正则门，事后用规则和独立模型互查。
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 CAVE-BENCH，评测智能体在虚假指责下破坏已完成的正确工作
Abstract论文提出了评估智能体在虚假指责下破坏已有正确成果的 CAVE-BENCH，发现强模型易推翻已知证据，提出了门控缓解方案。
测试编程智能体被诱导或自主篡改自身执行轨迹的行为
这是一项针对本地大模型智能体执行轨迹完整性与安全防篡改边界的实证研究。
构建 ACE 语料，评测内核级证据对 Agent 攻击检测的有效性
ACE 是一份把智能体会话的内核 syscall 痕迹与应用层清单、转录配对起来的检测语料和基准。。
提出移动 Agent 轨迹审计器 MATE，判断轨迹是否违反可编辑安全策略
MATE 是面向移动 GUI 智能体的轻量策略条件轨迹审计器，在给定自然语言安全策略时判断轨迹是否违规并解释原因。
提出 RedEvoAgent，演化攻击技能对黑盒智能体做自动红队
RedEvoAgent 是面向产品级 black-box 智能体的自动红队方法，用一份可演化、人类可读的攻击技能编排多个越狱工具。。
提出 SCOPE，联合后训练计算机使用智能体的任务能力与安全决策
提出 ClawSentry 多层监控网关，在技能准入和运行时拦截恶意技能与隐藏指令
ClawSentry 是挂在智能体运行时之外的安全监督网关，用来同时盖住 skill 执行的多个生命周期边界，并把已被拒绝的效果记到会话里。
提出 SkillMisevo-Bench，量化自改进 Agent 的技能误演化
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。。
Proposes a static-first validator, CARE, that decides before dispatch whether an agent's shell command may be executed
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。