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Propose X-AgentRed, which uses a tool dependency graph to red-team cross-service unauthorized harm in personal agents
Propose KVeil, which adds perturbations to face videos to prevent unauthorized customization from reproducing identity
AbstractKVeil adapts LETHE's reference-reading disruption to the challenge's two stages, ranking first on the leaderboard in both Final columns.
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.
提出 IRIS，用意图恢复率区分遮蔽越狱下无害输出的原因
IRIS 把意图恢复当作中间信号，用来解释意图遮蔽提示下为何没有出现有害协助。
构建 EpiReal-Bench，评测图像生成器将虚假主张渲染为可信证据
EpiReal-Bench 用来量商用图像生成器会不会把虚假现实主张画成可信视觉证据。
重测并扩展对 AI Agent 的提示注入，并用 Agent Card 欺骗操纵 A2A 选择
作者在自建的 LangChain、AutoGen 和 A2A 系统上重测提示注入，并改 Agent Card 看选择是否偏移。摘要称试验主要凸显单智能体弱点，同时把攻击扩到多智能体。
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
ASRD 用四态标签检查五个开源模型如何处理非规范表面上的有害请求。
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。
提出 LADE，用首 token 暗知识在生成前过滤越狱查询
LADE 是一种只读首 token 输出概率的防御，用来在生成前挡下可能引出有害回复的查询。
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。
提出危害窗口与区间指标，统一评测分解攻击和提示注入下的智能体滥用监视
Abstract统一智能体滥用监视框架，动作视角兼顾两类威胁但危害定位仍存瓶颈。
用翻译前缀做跨语言训练数据提取，恢复英语训练文本中的 PII
这篇工作检验训练数据抽取是否跨语言：英语段落里记住的 PII，能否被其他语言的前缀逐字抽出。
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。。
构建 AGENTDOXX 基准，评测联网搜索 Agent 对匿名访谈的再识别
Abstract论文提出了已知身份的重识别基准 AGENTDOXX，揭示搜索与记忆双重风险及现有防御在检索轨迹中的泄露漏洞。
形式化 watchman 防御以阻止序贯马赛克攻击
这篇工作同时给出序贯马赛克防御的博弈理论，以及冻结 LLM 上的分角色自博弈训练。
提出 Red-TTT，在攻击过程中更新攻击者实现自动化越狱
固定有害指令，单轴归因图像到文本越狱的图像属性
Abstract固定文本的图像越狱拆解，只在 Qwen 上给出一条有界相关性归因。
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。