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评估应用决策层的输入注入与隐私推断风险
Jev 是 TypeSafe 的 System One 模型，把应用 state 和固定问题变成 Choice、Noul 或 Score 的类型化决策与概率。作者用官方 API 和可改训练的 NanoJev，考察它作为决策层时的操纵、泄露与双重用途。
提出 EviLLM，经账户指令或插件向代码生成流程注入漏洞
提出检索器后门攻击操纵智能体搜索，并用 DOU 逃避检测
Abstract论文展示了通过恶意检索器操纵智能体多轮搜索并利用诱饵重塑表征隐蔽后门的可行性与系统风险。
提出技能级联攻击，把有害目标拆散到多个技能里绕过单技能扫描
Abstract论文探讨了多技能智能体系统面临的技能级联攻击风险，提出自动化红队框架与基准集，指出跨技能交互存在安全防护盲区。
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 ISM，用语义匹配隐式操纵 Agent 技能选择
提出 MAFIA，以探测放置与事实伪装对带审计 Agent 做查询式记忆投毒
提出 LogInject 框架，评测日志分析中的被动提示注入及缓解
Abstract论文评估了 LLM 日志分析中的上下文污染风险，提出分片拼接等攻击与三层防御，指出必须结合架构隔离与人工介入。
提出 KidnapRAG，用投毒文档黑盒劫持 Agentic RAG 的推理链
KidnapRAG 是针对 Agentic RAG 的 black-box 语料投毒：攻击者不能访问模型、提示词、检索器或私有轨迹，只能发布可能被检索的文档，并利用公开界面上的推理与搜索查询。
提出日志基底提示注入，操纵 SOC 分析员的分类、摘要与处置建议
Abstract在 gpt-4o-mini 上，人格劫持与上下文操纵可改写 SOC 分析输出，直接覆盖在分类上无效。
Proposes PIDP-Attack, which manipulates RAG answers using query suffixes and corpus poisoning
提出 TIP，用树搜索为 MCP 响应生成隐蔽注入载荷
TIP 是面向 MCP 工具响应的 black-box 间接提示注入，目标是在不改工具元数据的情况下生成语义连贯的 JSON 载荷。