提出 ASPIRE 行为图搜索，开放式发现 Agent 提示注入漏洞
ASPIRE 是给搭建方用的智能体提示注入红队引擎，目标是开放式画出可利用的行为路径，而不是在固定任务上打磨一条载荷。
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。
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 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。
提出权威链劫持与轨迹引导策略演化，劫持搜索 Agent 的证据链
摘要论文揭示了多步搜索智能体在受限中间人操纵下的脆弱性，提出 ACH 策略与 TGSE 演化方法并完成系统验证。
提出 EvoBreak，以良性任务组合诱导自进化 Agent 的持久经验并削弱安全边界
提出针对 Agent 护栏的推理扩展拒绝服务攻击
构建 Trojan Hippo Bench，评测 Agent 持久记忆投毒与外泄
摘要论文提出了评测智能体持久化记忆攻击与防御的 Trojan Hippo Bench，揭示了潜伏攻击威胁及内存防御的安全与效用权衡。