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 CORSA，按任务簇优化技能注入的检索与执行
提出 AgentSpy，在系统调用层观测 Agent 行为并检测技能注入
本研究提出了面向 AI 智能体的系统级外部监控与行为分析框架 AgentSpy。
把 SynthID 嵌入基因组语言模型采样，并用位置无关检测追溯生成序列
作者在两个六碱基基因组模型的采样里嵌入 SynthID，并让验证者在不知道起点、链和 token phase 时做一次校正后的检出。
提出抗删除水印 RMCW，在生成时注入 Reed-Muller 结构并做局部检验
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。。
提出成对无失真水印 TTMARK，增强低熵下的机器文本检测
TTMARK 是一种成对、无失真的文本水印：对相邻 token 的联合分布重加权，而不是逐 token 独立重加权。
提出 MMSkillRisk 基准，评测多模态技能图像中的隐藏指令诱导 Agent 越权操作
摘要论文提出 MMSkillRisk 基准与 NCVA 攻击，揭示多模态技能中教学图像潜藏指令可引发未授权操作并与良性任务共存。
提出 TRUSTFORK 基准，评测展示身份劫持多智能体编排权限
摘要论文提出了多智能体安全基准 TRUSTFORK，揭示展示身份如何劫持操作权威，并证明事后验证无法弥补已发生的执行破坏。
提出 SkillDRE，用预执行与运行时双阶段反馈演化恶意 Agent 技能
构建 ACE 语料，评测内核级证据对 Agent 攻击检测的有效性
ACE 是一份把智能体会话的内核 syscall 痕迹与应用层清单、转录配对起来的检测语料和基准。。
提出 DenMark，在扩散语言模型去噪时注入可抵抗保义编辑的语义水印
DenMark 是面向扩散语言模型的语义水印：在去噪的局部更新里注入密钥相关语义信号，并在编辑改变 token 边界后仍检测。现有句子级语义水印要先完成整个语义单元再打分取舍，而 DLM 以任意顺序更新掩码，中间单元不完整。DenMark 把续写划成固定 token 区域，对每个局部候选做不提交的 rollout 补全，按语义分 gb 的平均选择更新，从而沿轨迹累积证据。
提出 SkillSecurer，检测并修补 Agent 技能中的提示注入漏洞
提出 PMPA，经外部源向 Agent 持久记忆投毒并跨会话泄露隐私
摘要论文提出了持久记忆投毒攻击 PMPA，报告了 harness 智能体在处理外部数据时易受跨会话记忆投毒与隐私泄露的风险。
提出 SkillSonar，把运行时防护做成可演化技能以拦截恶意技能
提出针对 Agent Harness 的上下文特权提升攻击
提出 EVOMAL，诱导自演化编码 Agent 在创建技能时自我投毒并蠕虫传播
摘要论文指出了自演化智能体模仿检索代码的自我毒化漏洞，提出 EVOMAL 攻击与防御，阐明了供应链新风险。
提出 SKILLBLOAT，改写技能文档放大编码 Agent token 消耗
提出 ClawSentry 多层监控网关，在技能准入和运行时拦截恶意技能与隐藏指令
ClawSentry 是挂在智能体运行时之外的安全监督网关，用来同时盖住 skill 执行的多个生命周期边界，并把已被拒绝的效果记到会话里。
提出 Cocktail 水印，共嵌稳健与脆弱信号以溯源并发现篡改