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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 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 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
提出 LAAF，分阶段自动攻击智能体系统的 LPCI 漏洞
The authors state that LAAF is an automated red-teaming framework built specifically for LPCI in agentic LLMs. The issue to address is that encoded, delayed, and conditionally triggered payloads can persist in memory or RAG and re-enter across sessions, whereas Garak and PyRIT do not use the previous round's breakthrough results to seed the next stage across the six stages.
对开源视觉购物智能体实施商品图对抗攻击并诱导买错
作者在自建电商环境里比较两个开源 VLM 购物智能体对图像对抗扰动的鲁棒性。
提出 Thought Virus，经潜意识提示使偏好沿多 Agent 消息传播
Thought Virus 把 subliminal prompting 放进多智能体通信，看单点偏差会不会在不点名目标概念时传到全网。
用简历中的不可见指令做间接提示注入，操纵招聘推荐
Abstract作者称推理在简单注入下会帮攻击圆谎，在不合逻辑的复杂注入下又会把欺骗漏出来。
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 AST-ASIP ，把对抗指令植入编译器忽略区域以劫持代码评分
这篇工作把自动代码评分中的失败称为 Compliance Paradox：评分模型可以离开提交逻辑，转而执行嵌在可编译代码里的隐藏指令。
用 OpenRAG-Soc 评测社交网页 RAG 的间接提示注入与检索投毒
提出 DSAAP，以不可见文本对科学审稿 PDF 做间接提示注入