Another 213papers do not have category tags yet and are not included in filtered results.
Propose X-AgentRed, which uses a tool dependency graph to red-team cross-service unauthorized harm in personal agents
Proposing an option channel attack that renames option labels so that agent guardrails allow prohibited operations
AbstractThe authors' evaluation indicates that typed models should not serve as final safety arbiters; they are susceptible to off-policy text and option name manipulation, and confidence filtering cannot resist attacks.
Proposes LGWM, using an action-conditioned world model to verify GUI agent screen transitions.
Measures citation fragility in AI search, demonstrating that ordinary public posts can enter citations and answers.
AbstractThe authors claim the paper quantifies vulnerabilities in AI search caused by citation preferences and low posting thresholds; tests show public web posts can penetrate AI citations, and they call for auditing the citation supply chain.
提出 LTBD，用可学习分隔符隔离可信指令与不可信数据
LTBD 是一种不改基座权重的提示注入防御：只学习用来标出可信指令与不可信数据边界的四个 token 嵌入。
Retest and extend prompt injection against AI agents, and use Agent Card deception to manipulate A2A selection
The authors retested prompt injection on their own LangChain, AutoGen, and A2A systems, and modified the Agent Card to see if choices shifted. The abstract states the experiments mainly highlight single-agent weaknesses while extending attacks to multi-agent.
提出 BRANCH 方法，用分支搜索绕过多扫描器护栏
提出 OPUR 攻击，用似然梯度优化对抗后缀越狱 LLM 智能体
提出 AgentTracer，事后定位间接提示注入的注入点并重建攻击链
提出 MFOTL 离线时序验证以监控工具 Agent 的危险动作链
这篇论文对工具调用大语言模型智能体的安全监控进行了形式化时序验证研究。
提出 Secure-CUA，用动作事务约束计算机使用智能体的不可信影响
Secure-CUA 要限制图形界面里不可信内容对 CUA 决策和 GUI 执行的影响，同时保留合法任务所需的不可信信息。
提出 WebMirage，用局部对抗图像劫持视觉网页 Agent 的浏览器操作
WebMirage 是一个面向视觉定位网络智能体的流水线感知端到端红队攻击框架。
提出 ASPIRE 行为图搜索，开放式发现 Agent 提示注入漏洞
ASPIRE 是给搭建方用的智能体提示注入红队引擎，目标是开放式画出可利用的行为路径，而不是在固定任务上打磨一条载荷。
提出 AdvSim2Real，协同训练网页智能体抵御页面注入
提出 SBW，为 LLM Agent 轨迹做抗改写与伪造的语义行为水印
SBW 是免训练的智能体行为水印，把所有者标识放在离散动作选择上，而不是输出 token。
提出 CredLeak-Bench，评测 Agent 面对钓鱼的凭据泄露与恢复
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。
评测编码智能体 harness 安全机制在对抗任务中的防护效果
提出 PERSISTBD，发布前强化供应链后门使其经良性 SFT 与 RL 后仍外发凭据
本文研究第三方 LLM 智能体在开发者进行良性监督微调（SFT）和强化学习（RL）后训练时的后门持久性风险。
提出 SAFESHIELD，组织小语言模型部署时的安全决策
SAFESHIELD 是面向小语言模型的部署时安全框架，把运行时安全从单项审核改写成可检查的决策过程。