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提出 SKILLCLONE，仅凭良性任务交互重构 Agent 隐藏技能功能
论文从功能保密视角系统研究了大语言模型智能体技能的行为重构威胁。
评估多租户智能体共享向量记忆的跨用户泄露与主动桥接
构建 BazaarBench 评测 C2C 市场中 Agent 的违规失信
BazaarBench 针对大语言模型智能体在去中心化 C2C 交易中的代理安全问题，提出了一个结合底层实体状态与大模型裁判的仿真基准平台。
用 AGENTDOXX 评测搜索 Agent 对匿名访谈的再识别
摘要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。
提出 AgentHazard 基准，评测计算机使用智能体的执行层有害行为
AgentHazard 是针对计算机使用智能体执行层安全构建的评估基准，重点探究多步工具调用下局部合理动作累积引发的危害。
提出 SigLeak，从良性查询的执行轨迹推断专有 Agent 技能
摘要提出了通过良性查询和对照轨迹推断黑盒专有技能的 SigLeak 框架，揭示了智能体执行可见性带来的行为侧信道泄露风险。
提出 LLMLeak，把机密编进报错 URL，借聊天机器人网页抓取外传
LLMLeak 研究一种隐蔽外传：本地恶意软件已拿到机密，却因为网络限制或监控不能直接连接攻击者，于是把秘密放进看起来像排障文档的 URL，让良性聊天机器人的网页抓取工具在访问时把秘密带出去。
提出 MOLE 基准，评测监控器对智能体内部威胁的检出能力
MOLE 是首个针对前沿 AI 实验室智能体内部威胁检测的开放基准，旨在评估在有限每日审查预算与日常研发业务背景下识别恶意账号的能力。。
构建 PrivEscalate 评测 Linux 提权并设计 PrivEscAgent
提出 ORBIT 框架，评测多智能体系统中的攻击、合谋与多类防御
摘要ORBIT 用六层配置比较多智能体防御，逐动作监控不迁移到合谋。
提出策略条件轨迹审计器 MATE，判断移动 Agent 是否违反可编辑安全策略
MATE 是面向移动 GUI 智能体的轻量策略条件轨迹审计器，在给定自然语言安全策略时判断轨迹是否违规并解释原因。