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 PAA 方法，在边界动作前审计长流程智能体的分阶段提示注入
本研究针对长流程智能体在执行任务时面临的分阶段间接提示注入威胁，提出了在动作生效前进行拦截的边界动作审计框架与路径对齐归因方法。
提出 SkillDRE，用预执行与运行时双阶段反馈演化恶意 Agent 技能
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 ColluSkill，用跨技能组合绕过 Agent 技能扫描器
摘要论文揭示了单技能孤立扫描的盲区，提出多技能链攻击 ColluSkill 与上下文防御 ChainGuard 并验证了有效性。
提出 Agent MechSuits，对多轮 CLI Agent 做步级检测与子空间转向
Agent MechSuits 是面向多轮 CLI 智能体的白盒、步级表示防御，并配有可执行轨迹基准 MAS。
提出 Gram 审计框架，测量编程与研究智能体的破坏倾向
提出 ARE 框架与图像文本攻击，评测多模态网页 Agent 的对抗鲁棒性
摘要系统评估多模态网页智能体的脆弱性，指出推理时计算组件被攻破会加剧系统风险。