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Proposes DREAM, which selectively weakens agent-poisoned memories while preserving benign memories.
提出 FAB 攻击，向声学基础模型植入可由环境声触发的后门
Abstract论文提出了针对声学基模的 FAB 后门攻击，在弱威胁模型下实现了任务无关、物理可触发的后门植入。
实现 DEFER，以确定性检查优先拦截多智能体流水线的内容攻击
DEFER 用来测量多智能体授权流水线里，确定性规则在何处结束、LLM judge 从何处开始。
用因果追踪区分间接提示注入中的角色可读性与有效干预
在权重固定的白盒模型上，源角色可以先被读出。沿相关方向的编辑是否改变行为，要在目标位点上另测。。
提出 VAL 框架，并用确认门与参数沙箱约束智能体高风险工具调用
提出 ZoneClaw，用记忆分区防御计算机使用 Agent 的持久记忆攻击
提出跨独立 Agent 的记忆跳跃攻击，经共享工件在助手间自传播
该论文系统研究并量化了通过共享持久工件在具有独立私有内存的 LLM 智能体之间发生自传播的“工件介导传播”攻击风险。
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。
提出 Fed-ADR，用编排服务器协同操纵梯度攻破联邦学习并检测恢复
Fed-ADR 是一套面向联邦学习的攻击、检测与恢复框架：编排服务器改写合谋客户端的梯度，使参数服务器的现有防御把投毒更新当成良性，同时在发现后用历史梯度把全局模型原地修回来。
测量记忆投毒防御在良性对话上的效用与 token 开销
在没有攻击的对话上，给记忆投毒防御计价，而不是再测一轮攻击是否被挡住。
用 FARSIGHT 方案级评测金融 LLM 交易 Agent 的稳健性与安全失败
用任务绑定令牌和策略预言机拦住多智能体流水线的未授权执行
作者在一条会改写沙箱邮件库的四智能体流水线上，检查低权限失陷会不会变成未授权的真实动作。
提出 ATF 与 NTR，过滤或恢复工具集以阻止 Agent 调用攻击工具
提出量化条件后门 AGENTQ，使智能体仅在量化后触发恶意工具调用
Abstract论文研究了智能体量化条件后门风险，提出 AGENTQ 在保持效用的同时实现全精度隐蔽与量化后生效。
提出 TrojanWorld，用物理触发器对世界模型智能体植入想象引导后门
AbstractTrojanWorld 揭示了世界模型智能体的供应链后门风险，通过在世界模型中操纵想象可实现对闭环动作的持续控制。
提出 BPI 选点算法，增强去中心化联邦学习中的模型与数据投毒
作者把 DFL 中“破坏哪 m 个节点”写成攻击者在固定预算下的优化问题，并用 BPI 近似有限轮内诚实节点受到的拜占庭暴露。
提出针对 Agent Harness 的上下文特权提升攻击
提出 SkillMisevo-Bench，量化自改进 Agent 的技能误演化
构建自演化基准 ActBench，评测协作智能体的行为安全
AbstractActBench 通过自演化搜索与双证据重构评测轨迹行为安全，揭示基础模型决策差异主导了协同智能体的操作风险。
提出 SYNCHAIN，诱导计算机使用 Agent 自建跨任务持久攻击链
Abstract论文揭示了 CUA 自合成工件带来的内部供应链威胁，验证了潜伏载荷的跨任务传播能力与防御局限。