Another 201papers do not have category tags yet and are not included in filtered results.
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 CRIME 框架，组合良性 Agent 技能诱发恶意行为
CRIME 把公共技能库中各自通过审查的技能配成两两组合，看联合执行能否实现指定恶意任务。。
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
提出残余权限重放攻击，跨任务复用长期 Agent 的历史授权绕过确认
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。
提出能力洗钱攻击，拆分任务向对齐模型套取能力
Abstract作者提出了能力洗钱攻击，发现未对齐编排器分解咨询对齐模型可恢复能力差距，指出需建立跨会话防御。
提出 InjecMEM，一次注入 Agent 记忆使后续查询输出预设内容
提出 CompoSkill，将逐个通过扫描的技能编排为攻击链
Abstract论文分析了智能体技能组合风险，指出单包安全认证状态不具备可组合性，需转向路径级防护。
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 CFD 跨会话分解攻击，利用工件来源缺口绕过工具型 Agent 的本地检查
CFD针对工具型 LLM 智能体：利用 artifact 来源不被跟踪这一部署失败模式，把有害目标拆开后延迟组合。
Propose Blindfold, jailbreaking embodied LLMs with action-level manipulation
Blindfold is a no-box attack against embodied LLM planning modules, rewriting malicious intent into seemingly benign action sequences.
提出 GradingAttack，用梯度后缀与角色扮演操纵教育评分智能体判定
提出自适应攻击框架，击穿越狱与提示注入防御
提出 STAC 框架，把恶意目标拆成多轮看似无害的工具调用链
Abstract作者提出并验证了智能体在序列化工具攻击下的普遍脆弱性，指出针对累积动作序列防御的必要性。