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作者在一条会改写沙箱邮件库的四智能体流水线上，检查低权限失陷会不会变成未授权的真实动作。

SHAQ 是面向云端向量库 EIA 的防御：不直接改文档嵌入，而用影子查询嵌入替换它们。

SilentRetrieval 是针对 RAG 的两阶段语料投毒，在每查询一篇、合成目标答案的统一协议下，同时处理检索劫持、生成操纵和流畅度。

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。

该论文评估了基于大语言模型的 Web 智能体在利用历史交互轨迹进行记忆增强时的安全脆弱性。

作者称 LAAF 是专为智能体 LLM 中 LPCI 构建的自动化红队框架。要处理的是：编码、延迟、条件触发的载荷可留在记忆或 RAG 中跨会话重入，而 Garak、PyRIT 不按六阶段用上一轮突破结果播种下一阶段。

这是一份以 OpenClaw 为案例的威胁梳理和防御架构报告，不是带分数的攻击或防御评测。

这是对 OpenClaw 的生命周期威胁分析，并配套一套分层缓解设计。要处理的问题是：自主智能体把即时通讯、持久记忆、第三方插件和高权限执行连在一起之后，攻击不再限于单轮越狱，而会跨初始化到执行的多个阶段复合。作者认为只加固单个接口的防御，挡不住这种跨时间攻击。

Zero2Text 是一种不训练 decoder、也不使用泄漏文本–向量对的文本 embedding 反演，针对 RAG 向量库在严格黑盒、目标域未知时的还原。

DQ-A 是一种 query-agnostic、complete black-box 的文档隐藏攻击，对象是用最后隐层相似度匹配的 LLM 检索。

EmoRAG 测量 RAG 对符号扰动的反应：同一表情同时出现在查询和库文本里时，检索会偏离语义匹配。作者要检查的是，检索是否真由语义相关性决定。

作者把LPCI定义为针对智能体逻辑执行、记忆留存和工具集成的跨阶段漏洞类，而不是单次输入上的提示改写。