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提出 PyCache Trap，用字节码缓存替换绕过 Agent 技能扫描器
这篇论文研究了智能体技能（Agent Skills）安全扫描中的“审查–执行脱节”问题，并提出了对应的攻击验证与防御方案。
提出 PackHallu，经规则文件提示注入诱导编码 Agent 换用攻击者指定包
PackHallu 研究一种针对编程智能体规则文件的提示注入：让智能体在本应使用合法依赖时，改导入攻击者指定并控制的包。
提出 CORSA，按任务簇优化技能注入的检索与执行
提出 ATLAS 用水平集估计恢复黑盒分类器的对抗输入集合
ATLAS 是一个查询式 black-box 框架，用来构造诱发失败的对抗输入集合，供鲁棒性审计使用。
提出 APEX，用跨技能进度记录夹带虚假授权劫持 Agent
提出 PRETEXT 攻击，迭代改写技能文本绕过技能扫描器并让 Agent 执行木马
PRETEXT 是一项针对基于“静态规则加语义大模型”的智能体技能安全检测框架的白盒攻击与协同进化评估研究。
提出 CoordPoison，解耦技能投毒的借口与动作
CoordPoison 是一种 Skill 供应链投毒方法，把“为何执行”和“执行什么”拆到两个 Skill。。
提出 TrustProbe，挖掘技能智能体中不可信 skill 到特权操作的信任链漏洞
提出 SceneJail，利用视频情境上下文越狱视频多模态模型
提出两阶段框架 A2M，优化 MCP 工具元数据与返回载荷以劫持 Agent
提出 Repeat-After-Me 自适应视觉提示注入，诱导 VLM 智能体执行指定任务
Abstract论文提出了针对黑盒 VLM 的前缀诱导自适应视觉提示注入，在多款模型上诱发了工具调用与隐私泄露。
提出 ContextLeak，用强化学习优化恶意工具描述，诱导 Agent 外泄运行时上下文
提出 MAMJ，在元层面交替优化多模态越狱的策略提示与攻击者权重
提出 SKILLBLOAT，改写技能文档放大编码 Agent token 消耗
提出 ARENA 音频红队框架，自动构造文本安全且音频接地的越狱输入
提出 ElasticBack，在单个 Agent 技能中植入条件后门
ElasticBack 是放在 LLM agent 单个 skill 里的条件后门攻击。。
提出 INFER+ 信息过载方法，越狱大型视觉语言模型
这篇工作用信息过载越狱 LVLM，而不是靠 OOD 变换隐藏意图。
提出 ASO，用 GRPO 优化视觉风格以放大越狱攻击
Abstract论文揭示了 MLLM 的风格敏感性脆弱面，提出 ASO 框架利用强化学习优化风格触发器，有效放大了现有视觉越狱效果。
提出 TIP，用树搜索为 MCP 响应生成隐蔽注入载荷
TIP 是面向 MCP 工具响应的 black-box 间接提示注入，目标是在不改工具元数据的情况下生成语义连贯的 JSON 载荷。
提出 VROP，把有害意图拆成良性视觉 gadget 越狱视觉语言模型
VROP是 black-box 多模态越狱框架：不在输入中放显式恶意触发，而把有害目标拆成语义正交的良性视觉 gadget，再用控制流提示词把合成留到后期推理。