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 PackHallu，经规则文件提示注入诱导编码 Agent 换用攻击者指定包
PackHallu 研究一种针对编程智能体规则文件的提示注入：让智能体在本应使用合法依赖时，改导入攻击者指定并控制的包。
提出 CORSA，按任务簇优化技能注入的检索与执行
提出 APEX，用跨技能进度记录夹带虚假授权劫持 Agent
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 LENS，构造集合级 RAG 语料投毒以导向预设答案
提出 SkillDRE，用预执行与运行时双阶段反馈演化恶意 Agent 技能
提出 VerTox，用可验证奖励强化学习生成误导文档并投毒检索语料
VerTox 用可验证奖励把小 LLM 微调成语料投毒生成器，用来探测神经排序器在注入文档下的暴露面。
提出 SKILLBLOAT，改写技能文档放大编码 Agent token 消耗
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 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 MEMGHOST，用单封邮件对持久个人 Agent 做跨会话隐蔽记忆注入
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 DiscourseFlip，用有限文档投毒操纵黑盒 RAG 的话语级观点
DiscourseFlip 是针对黑盒 RAG 的话语级观点操纵。作者要处理的缺口是：只打单条查询或主题局部查询时，覆盖窄，目标受审查时容易被隔离，也难沿相关话题传播。攻击者不能看检索器或 LLM 内部，也不能改提示词模板，只能在文档数、生成 token 和 SEO 编辑距离限制下注入少量文档。
提出潜伏记忆投毒，诱导 Agent 把外部文档写成持久伪造记忆
sleeper memory poisoning 研究带持久记忆的 LLM 助手：外部文档能否让助手存下一则伪造的用户记忆，并在原文档消失后的新会话里被取回、用来改变回复或动作。
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。
提出 AdversarialCoT 单文档检索投毒以操纵 RAG 推理答案
提出 SkillJect，自动生成投毒 skill 诱导代码 Agent 执行隐藏脚本
SkillJect 是针对可安装 agent skill 的自动化提示注入框架。作者要解决的是：公开或手工放入 skill 的恶意指令常常被拒绝或忽略，而 skill 一旦安装就会被反复当作可信指导加载。
提出 Confundo，微调投毒生成器为 RAG 生成抗分块的鲁棒投毒内容
Confundo 把 RAG 投毒做成微调：小模型按目标问题生成短毒文，再放进会被知识库摄入的文档。它针对的是实际系统会切块、用户也不会照抄预设问句，专用投毒因而变弱。攻击者没有目标系统的内部知识，也不能查询它，只能准备待摄入文档。