提出 Kubernetes 运维智能体的七层纵深防御框架与参考架构
把 Kubernetes 上的运维智能体当作不可信租户，在假定提示注入已完全控制其工具选择的前提下，用基础设施重建数据面与控制面的边界。要解决的是：智能体读日志、注解、工单或 MCP 工具描述时，这些内容可以变成它带着自身凭据执行的命令。模型对齐和分类器只降低概率。
提出 PACE，在工具调用前做路径隔离与效果授权
PACE 是面向工具调用型 LLM 智能体的运行时调解：当准入证据无法区分会改变行为的规格时，不在出口站点上撤销调解，而在最后一次工具调用前同时检查表示出的影响路径和请求权限。
提出 ActionGuard 在执行前拦截被投毒技能诱发的未授权工具调用
提出 MADBench，评测多智能体辩论是吸收还是放大对抗影响
MADBench 是一个评测多智能体辩论安全性的基准，用来看攻击是被辩论吸收还是被放大。
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
提出检索器后门攻击操纵智能体搜索，并用 DOU 逃避检测
摘要论文展示了通过恶意检索器操纵智能体多轮搜索并利用诱饵重塑表征隐蔽后门的可行性与系统风险。
用任务绑定令牌和策略预言机拦住多智能体流水线的未授权执行
作者在一条会改写沙箱邮件库的四智能体流水线上，检查低权限失陷会不会变成未授权的真实动作。
提出 HOOKPRY，用插件钩子版本更新供应链劫持 Agent 框架
提出 Skill-as-API，隔离多智能体协作中的 skill 正文与系统提示词
Skill-as-API 是面向智能体软件工程的协调协议，用来在跨组织调用时把 skill 的代码和系统提示词留在所有者进程。作者针对三条威胁：经通道或命名空间抽取专有方法，用注入让被调用模型输出系统提示词，以及协作结束后权限继续保留。
提出 AgentKernel，用四支柱强制中介 Agent 的输入、工具与记忆
AgentKernel 是把安全做成组织原则的智能体 OS 架构，不是带跑分的攻防评测。
构建自演化基准 ActBench，评测协作智能体的行为安全
摘要ActBench 通过自演化搜索与双证据重构评测轨迹行为安全，揭示基础模型决策差异主导了协同智能体的操作风险。
提出 KidnapRAG，用投毒文档黑盒劫持 Agentic RAG 的推理链
KidnapRAG 是针对 Agentic RAG 的 black-box 语料投毒：攻击者不能访问模型、提示词、检索器或私有轨迹，只能发布可能被检索的文档，并利用公开界面上的推理与搜索查询。
建模并利用多智能体网络中子智能体生成时的记忆继承漏洞
作者对多智能体网络里的子智能体继承做形式化分析，并用开源框架上的 PoC 演示编排层如何让单点妥协继续扩散。
提出 LPCI，把延迟条件载荷写入记忆与检索库以跨会话触发
作者把LPCI定义为针对智能体逻辑执行、记忆留存和工具集成的跨阶段漏洞类，而不是单次输入上的提示改写。