提出 PackHallu，经规则文件提示注入诱导编码 Agent 换用攻击者指定包
PackHallu 研究一种针对编程智能体规则文件的提示注入：让智能体在本应使用合法依赖时，改导入攻击者指定并控制的包。
提出 ASPIRE 行为图搜索，开放式发现 Agent 提示注入漏洞
ASPIRE 是给搭建方用的智能体提示注入红队引擎，目标是开放式画出可利用的行为路径，而不是在固定任务上打磨一条载荷。
提出 CORSA，按任务簇优化技能注入的检索与执行
评估应用决策层的输入注入与隐私推断风险
Jev 是 TypeSafe 的 System One 模型，把应用 state 和固定问题变成 Choice、Noul 或 Score 的类型化决策与概率。作者用官方 API 和可改训练的 NanoJev，考察它作为决策层时的操纵、泄露与双重用途。
提出 APEX，用跨技能进度记录夹带虚假授权劫持 Agent
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 AdaLCPI，把恶意指令拆成碎片嵌入工具返回并诱导 Agent 越权执行
提出跨独立 Agent 的记忆跳跃攻击，经共享工件在助手间自传播
该论文系统研究并量化了通过共享持久工件在具有独立私有内存的 LLM 智能体之间发生自传播的“工件介导传播”攻击风险。
用跨目标课程强化学习训练提示注入红队，攻破前沿智能体
该研究针对强化学习自动化提示注入红队在攻击前沿大模型时的冷启动问题，提出了一种基于目标模型鲁棒性递进的课程强化学习方法。
测量间接提示注入对类型化概率决策的动作劫持
作者在 jev-1.13.0 上研究 decision hijacking：不可信内容能否在用户任务和可选动作都不变时，把类型化决策推向攻击者目标。
提出控制标记注入，清空工具 Agent 的思维链以绕过推理监控
摘要论文阐明控制标记注入可抑制 CoT 使监控失效并促成拒绝绕过，且工具执行受解析器宽容度影响。
提出两阶段框架 A2M，优化 MCP 工具元数据与返回载荷以劫持 Agent
提出 Repeat-After-Me 自适应视觉提示注入，诱导 VLM 智能体执行指定任务
摘要论文提出了针对黑盒 VLM 的前缀诱导自适应视觉提示注入，在多款模型上诱发了工具调用与隐私泄露。
提出 Search Harness，把间接提示注入做成测试时搜索并自适应利用
提出 ECLIPSE 双通道提示注入，劫持长程 Agent 的动作轨迹
提出 ContextLeak，用强化学习优化恶意工具描述，诱导 Agent 外泄运行时上下文
提出 LoginTrap，以网页弹窗诱导 Web Agent 提交敏感信息
摘要揭示网络智能体在黑盒网页下的登录诱导风险，利用模糊测试生成话术并跨骨干和架构验证了隐私泄露威胁。
提出权威链劫持与轨迹引导策略演化，劫持搜索 Agent 的证据链
摘要论文揭示了多步搜索智能体在受限中间人操纵下的脆弱性，提出 ACH 策略与 TGSE 演化方法并完成系统验证。
提出 SkillClone，仅凭良性任务交互重构闭源 Agent 技能
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。
构建 OpenART 竞技场，以 EMHA 演化持久环境评测智能体安全