提出 PERSISTBD，发布前强化供应链后门使其经良性 SFT 与 RL 后仍外发凭据
本文研究第三方 LLM 智能体在开发者进行良性监督微调（SFT）和强化学习（RL）后训练时的后门持久性风险。
提出 PLW，用微调把先前对话敏感触发编码进后续生成图像
摘要PLW 把先前对话线索写成后续图像中的隐水印，检出随触发、模型和间隔变化。
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 MemLeak，评估多租户 Agent 共享向量记忆的跨用户泄露
提出 LLMLeak，把机密编进报错 URL 借网页抓取外泄
LLMLeak 研究一种隐蔽外传：本地恶意软件已拿到机密，却因为网络限制或监控不能直接连接攻击者，于是把秘密放进看起来像排障文档的 URL，让良性聊天机器人的网页抓取工具在访问时把秘密带出去。
提出主题锚点投毒，放大众包微调后的专有指令提取
摘要论文提出基于主题锚点的数据中毒攻击，证明低比例的中毒样本可在黑盒条件下隐蔽放大微调指令泄漏。
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。
提出跨通道分段攻击，利用 MCP 隐式信任外发敏感文件
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 PMPA，经外部源向 Agent 持久记忆投毒并跨会话泄露隐私
摘要论文提出了持久记忆投毒攻击 PMPA，报告了 harness 智能体在处理外部数据时易受跨会话记忆投毒与隐私泄露的风险。
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 EVOMAL，诱导自演化编码 Agent 在创建技能时自我投毒并蠕虫传播
摘要论文指出了自演化智能体模仿检索代码的自我毒化漏洞，提出 EVOMAL 攻击与防御，阐明了供应链新风险。
利用加密思维块的跨模型重放，诱导弱模型逐字转写专有推理链
摘要论文揭示了客户端加密思维块跨模型互换漏洞，提出了低成本提取方法并给出防御方案。
提出 ElasticBack，在单个 Agent 技能中植入条件后门
ElasticBack 是放在 LLM agent 单个 skill 里的条件后门攻击。。
提出 PoisonedEvolution 轨迹投毒，诱导自演化技能系统固化恶意行为
这篇论文揭示了自演化技能系统在将交互经验转化为持久指令时的安全风险。
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 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
训练自博弈红队智能体 GPT-Red，规模化生成提示注入与越狱攻击
提出 SigLeak，从黑盒 Agent 执行轨迹推断专有技能
摘要提出了通过良性查询和对照轨迹推断黑盒专有技能的 SigLeak 框架，揭示了智能体执行可见性带来的行为侧信道泄露风险。
提出 CFD 跨会话分解攻击，利用工件来源缺口绕过工具型 Agent 的本地检查
CFD针对工具型 LLM 智能体：利用 artifact 来源不被跟踪这一部署失败模式，把有害目标拆开后延迟组合。