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提出 SKILLCLONE，仅凭良性任务交互重构 Agent 隐藏技能功能
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。
提出 LoginTrap，用网页弹窗实施任务无关钓鱼式间接提示注入并窃取敏感信息
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。
提出无外部攻击模型的多轮自我越狱方法 SLIP
摘要论文提出了无外部攻击模型的自我越狱方法 SLIP，指出对齐模型内在能力抑制的漏洞并设计了语义漂移防御。
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 APEX，用跨技能进度记录夹带虚假授权劫持智能体
提出跨独立助手的工件介导记忆跳跃自传播攻击
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 MEMGHOST，以单封恶意邮件向持久个人智能体注入隐蔽记忆
本文研究了持久化个人智能体面临的隐蔽记忆注入威胁，提出了一套兼顾写入、隐蔽与跨会话生效的自动化生成框架与全周期评测基准。
提出 AHA 自动科研循环，发现生产级智能体的可复用漏洞概念
AHA 是一项针对生产级 LLM 智能体自动化红队测试的研究，旨在解决传统方法仅保留具体攻击载荷而缺乏成因解释、导致跨版本复用困难且无法指导修复的问题。
提出 OpenART 竞技场，用 EMHA 演化持久环境以评测智能体安全
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 SAST-IR，用有状态攻击者迭代说服无记忆模型接受反事实
消融比较方言越狱中表层形式、文化框架与策略库的作用
提出生物红队模型 Intern-BioBreaker，多轮越狱诱导模型输出可操作生物危害
摘要论文通过构建专用红队模型评估前沿大模型的生物安全漏洞与物理转化风险。
提出 JailbreakSkill，用可演化技能自动搜索并复用越狱提示
提出 CodeMimicry，以结构化代码补全诱导模型生成有害内容
提出 ContextLeak，用强化学习生成恶意工具描述以诱导 Agent 外泄上下文
提出 ECLIPSE 双通道自演化提示注入，劫持长程智能体动作轨迹
提出 SkillDRE，用预执行与运行时反馈演化恶意技能
提出跨目标课程强化学习，生成间接提示注入以劫持智能体
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 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。