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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。
利用加密思维块的跨模型重放，诱导弱模型逐字转写专有推理链
摘要论文揭示了客户端加密思维块跨模型互换漏洞，提出了低成本提取方法并给出防御方案。
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 ARIA，在冻结权重上用 SAE 做推理时遗忘门控
提出 CGMIA，用成员推理检测代码生成基准的数据泄漏
CGMIA 用成员推断检测代码生成基准是否泄入 LLM 训练集，使评测不依赖对训练语料的直接访问。
提出 PrivDrift 基准，审计话题漂移后的用户秘密复述
提出用扰动蒸馏本地代理并离线过滤来提取黑盒模型凭据
摘要论文提出扰动蒸馏与离线过滤两阶段框架，实现了 output-only 访问下延迟降低的黑盒大模型 API key 提取。
提出 VEX-Bench 评测 LLM 生成虚假信息的核查复杂度
VEX-Bench 把 LLM 虚假信息的风险从“能否生成”改成“筛查时会占用多少核查容量”。