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系统研究 LLM 智能体记忆投毒并构建基准 MPBench
摘要系统研究了智能体记忆投毒风险，揭示了写入渠道漏洞，构建了 MPBench 基准并指出提示注入防御的局限。
提出 CredLeak-Bench，评测 Agent 在钓鱼登录与收件箱中的凭据泄露
提出 VAL 防御栈，用确认门与参数沙箱约束 Agent 的高风险工具调用
用 StegoMemory 测试智能体持久记忆作为跨会话隐写信道的可行性
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 Mind2Web-Injection，评测网页 Agent 截图护栏的证据对齐
Mind2Web-Injection 用来检查网页截图护栏的判决是否对齐到该用的画面证据。。
提出 FlowReview，用对象解析与确定性提交门控制多智能体组合信息流
这篇工作把多智能体安全写成一件必须同时成立的事：拦住组合信息所启用的禁止使用，并完成同一场景里任务所需的授权使用。
提出 SecOPD 同策略蒸馏微调，降低模型对自适应提示注入的顺从
构建 COUNTER-GEO-BENCH，评测生成式搜索中的 GEO 虚假信息防御
摘要论文构建了针对 GEO 虚假信息的首个防御基准，揭示通用护栏的失效与反作用，并提出了有效的轻量对比检测基线。
提出 SkillGuard，用可达性切断污染后通往禁止状态的技能调用
综述智能体执行链路中的越狱攻击、防御与实践权衡
Mia 等人把越狱安全从单轮回复扩展到智能体的规划、记忆、工具和智能体间通信，并问既有结论在更强原生对齐下是否还成立。
提出 ActGuard，在执行前审计并遮盖诱发动作偏离的间接注入
提出可验证操作卡 VAC，从真实 DOM 重构智能体浏览器的确认信息
提出 Provenance-Aware Transformers，隔离不可信来源防御间接提示注入
提出条件触发的爆炸提示词，延迟激活 Agent 的间接提示注入
论文针对大语言模型智能体面临的间接提示注入威胁，研究了利用条件句式实现时间分离的爆炸提示词。
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。