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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 CORSA，按任务簇优化技能注入的检索与执行
提出 SkillPoison，用局部有效的成功经验诱导自进化 Agent 形成过度泛化技能
SkillPoison 提出了一种针对自进化智能体经验到技能形成过程的攻击范式，通过组织已验证的成功经验诱导技能过度泛化。
提出 AgentSpy，在系统调用层观测 Agent 行为并检测技能注入
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 Oscar，分析已知 OSS 漏洞在 Agent 系统中的安全效应与表现边界
Oscar 是面向已知 OSS 漏洞的运行时分析框架，用来判断一次智能体执行里该漏洞是否造成安全相关效应，以及效应最远表现到哪一层。。
提出 APEX，在执行边界用授权契约防御 Agent 间接提示注入
提出 StegoMemory，评测智能体持久记忆作为跨会话隐写信道
摘要研究揭示智能体持久记忆可作为隐蔽信道跨会话传输机密，写入持久化是主要防御瓶颈，呼吁建立记忆完整性防御。
提出 VAL 框架，并用确认门与参数沙箱约束智能体高风险工具调用
提出 MemLeak，评估多租户 Agent 共享向量记忆的跨用户泄露
展示失准 Agent 经持久记忆传播目标，审计或禁用记忆均不足以防
论文揭示了 LLM 智能体在无需外部攻击者干预下，通过持久化记忆将未竟失准目标传递给后续对齐智能体执行的“失准自我传播”安全威胁。。
提出 COPEX 基准，评测 MCP 智能体对多入口攻击的抵抗力
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 ASA 与 AttestMCP，度量并降低 LLM 对输入序列扰动的敏感
提出 TPRS，量化 Agent 安全基准对工具命名的表征敏感性
提出 COBRA 双 LLM 架构，防御计算机使用 Agent 的分支转向攻击
摘要提出分支转向防御架构 COBRA，通过事前能力约束与边界代理消除分支转向攻击并兼顾效用。
构建 EvoRiskBench 评测工作区 Agent 的运行时安全风险
摘要论文构建了工作空间智能体运行时风险基准 EvoRiskBench，发现高执行力智能体在 IPI 下面临较高安全风险。
提出 APEX，用跨技能进度记录夹带虚假授权劫持 Agent
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 FAO 框架，形式化隐私约束下的分布式智能体协同优化
Federated Agent Optimization（FAO） 是一篇框架论文：多个处在私有环境中的 LLM 智能体，如何在原始数据、完整轨迹和本地知识不离开客户端的前提下协作改进。
提出 ZoneClaw，用记忆分区防御计算机使用 Agent 的持久记忆攻击