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提出 WebMirage，用对抗图像劫持视觉网页智能体的浏览器操作
WebMirage 是一个面向视觉定位网络智能体的流水线感知端到端红队攻击框架。
提出 APEX，在执行边界用预编译授权契约防御 Agent 间接提示注入
提出 HARNESSSECURITY-BENCH 评测编码智能体框架的安全机制
提出 AgentSpy，在系统调用层观测 Agent 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。
提出跨通道分段攻击，利用 MCP 隐式信任诱导外发敏感文件
摘要论文揭示了 MCP 多通道隐式信任层级，通过跨通道分段与协议级利用突破现有防御，展示了严重的凭证外发风险。
提出两阶段框架 A2M，优化 MCP 工具元数据与返回载荷以劫持智能体
提出自演化基准 ActBench，评测协作智能体的操作级行为安全
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。
提出技能名称抢注攻击，利用智能体虚构技能名实施供应链劫持
本研究系统揭示了大模型智能体技能推荐场景下的虚构技能名称安全风险，将其形式化为一种新型供应链抢注攻击。
提出 ZoneClaw，用信任区隔离计算机使用 Agent 的持久记忆权限
提出 ClawSentry 渐进式多层监控网关，拦截恶意技能包与上下文注入
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。
构建 OpenART 竞技场并以 EMHA 演化环境诱导 Agent 违规
提出 A2A-TIBA 间接提示注入，诱导智能体部署常驻回调并外传数据
A2A-TIBA 把间接提示注入和绕过放进 A2A：gray-box 攻击者已能投递任务，诱导目标部署常驻回调程序后，下令和外传不再经过智能体。
提出闭环自适应红队框架 CART，评测模型与工具 Agent 的风险面
CART 把自动红队从一次清单式打分，改成带预算、可追溯的闭环搜索。
提出 Search Harness，把间接提示注入做成测试时搜索
提出 CoER，用对抗共进化与精炼训练智能体抵御自适应间接提示注入
提出 EvoSafeHarness，为冻结模型与目标域自动搜索安全 harness
提出 CAVE-BENCH，评测虚假指责下智能体破坏已完成正确工作的行为
摘要论文提出了评估智能体在虚假指责下破坏已有正确成果的 CAVE-BENCH，发现强模型易推翻已知证据，提出了门控缓解方案。
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。
提出双控多智能体基准 DUMA-Bench，评测 Agent 策略违反
DUMA-Bench 把 τ²-bench 的双控交互做成智能体安全评测，用来看策略违反如何随用户、模型和环境一起出现。
提出 SkillDRE，用预执行与运行时反馈演化恶意技能