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提出 InjecMEM，一次注入 Agent 记忆使后续查询输出预设内容
提出 PaperGuard，用图文注入与梯度扰动抬高自动审稿分数并检测恶意指令
PaperGuard同时评测并检测多模态 AI 审稿中的评分操纵。
提出 CRCP 框架，优化分块与重排下的 RAG 语料投毒
CRCP 研究的是带分块和重排的 RAG 语料投毒，而不是只提高文档级检索分数。
提出 SilentRetrieval，以语义保持对抗文档投毒劫持 RAG 检索与生成
SilentRetrieval 是针对 RAG 的两阶段语料投毒，在每查询一篇、合成目标答案的统一协议下，同时处理检索劫持、生成操纵和流畅度。
提出 M3 Att，在不知查询时投毒医学多模态 RAG 并误导临床决策
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.
Proposes the Aegis red-teaming framework for multi-turn attacks on high-risk voice agents.
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.
提出 GradingAttack，用梯度后缀与角色扮演操纵教育评分智能体判定
提出查询无关黑盒攻击 DQ-A，用可迁移文末后缀降低文档检索排名
DQ-A 是一种 query-agnostic、complete black-box 的文档隐藏攻击，对象是用最后隐层相似度匹配的 LLM 检索。
提出查询中心词的单次插入或替换攻击，操纵神经排序名次
单个与查询对齐的词，就可能改掉神经重排结果。要做的是少改原文，仍把目标文档在 NRM 列表里的名次抬高。
提出 AdvOF，生成对抗物体误导视觉语言导航智能体的场景感知
AdvOF 是针对 VLM 驱动 VLN 服务导航的对抗物体攻击。