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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 ATLAS 用水平集估计恢复黑盒分类器的对抗输入集合
ATLAS 是一个查询式 black-box 框架，用来构造诱发失败的对抗输入集合，供鲁棒性审计使用。
提出 CRIME 框架，组合良性 Agent 技能诱发恶意行为
CRIME 把公共技能库中各自通过审查的技能配成两两组合，看联合执行能否实现指定恶意任务。。
提出 Red-TTT，在攻击过程中更新攻击者实现自动化越狱
提出 APEX，用跨技能进度记录夹带虚假授权劫持 Agent
提出 Bi-QSTO，优化能穿过质量筛选并在微调中削弱安全对齐的投毒样本
Bi-QSTO 研究一个实际训练缺口：基于质量的数据选择会先于微调决定样本去留，而以往微调投毒多假设毒样本直接进入训练集。已对齐 LLM 的拒答会被少量有害或看似无害的微调样本削弱。作者用三个问题串起实验：选择能否排除毒样本。
提出 CodeMimicry，以结构化代码补全诱导模型生成有害内容
提出 PRETEXT 攻击，迭代改写技能文本绕过技能扫描器并让 Agent 执行木马
PRETEXT 是一项针对基于“静态规则加语义大模型”的智能体技能安全检测框架的白盒攻击与协同进化评估研究。
提出 CoordPoison，解耦技能投毒的借口与动作
CoordPoison 是一种 Skill 供应链投毒方法，把“为何执行”和“执行什么”拆到两个 Skill。。
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 SceneJail，利用视频情境上下文越狱视频多模态模型
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 FinRT，将消费金融自适应红队轨迹蒸馏为可复用对抗提示生成器
FinRT 是面向消费金融的红队框架：先发现政策失效，再训练一个按政策、领域与目标行为出提示的生成器。
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。
提出 RISE，迭代演化可复用策略对文生图模型做红队
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。
提出 SkillDRE，用预执行与运行时双阶段反馈演化恶意 Agent 技能
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 RAMP，逆转对抗扰动加强恶意软件检测器的干净标签后门
RAMP 是 score-based black-box 下的 clean-label 后门增强，对象是会微调的 Windows PE 原始字节恶意软件检测器。