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 ZoneClaw，用记忆分区防御计算机使用 Agent 的持久记忆攻击
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 TrustProbe，挖掘技能智能体中不可信 skill 到特权操作的信任链漏洞
用 FARSIGHT 方案级评测金融 LLM 交易 Agent 的稳健性与安全失败
提出 HOOKPRY，用插件钩子版本更新供应链劫持 Agent 框架
提出类型化溯源与断言护栏，约束持久 Agent 释放自传断言
提出针对 Agent Harness 的上下文特权提升攻击
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。
评测编码 Agent 记忆文件中提示注入的跨会话影响
Bad Memory 在沙箱合成工作区里评测文件型持久记忆上的提示注入，比较载荷能否改变当前会话，以及能否在后续会话中留下或叠加。
系统研究 LLM 智能体记忆投毒并构建基准 MPBench
摘要系统研究了智能体记忆投毒风险，揭示了写入渠道漏洞，构建了 MPBench 基准并指出提示注入防御的局限。
提出 eTAMP，用网页内容跨会话投毒 Web Agent 轨迹记忆并诱导越权操作
该论文评估了基于大语言模型的 Web 智能体在利用历史交互轨迹进行记忆增强时的安全脆弱性。