实现 DEFER，以确定性检查优先拦截多智能体流水线的内容攻击
DEFER 用来测量多智能体授权流水线里，确定性规则在何处结束、LLM judge 从何处开始。
提出 StegoMemory，评测智能体持久记忆作为跨会话隐写信道
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 VAL 框架，并用确认门与参数沙箱约束智能体高风险工具调用
提出 VirusCascade，联合操纵商品描述与交互轨迹以劫持推荐智能体协同反思
VirusCascade 是针对推荐智能体协作反思的 black-box targeted promotion 攻击研究。 攻击者只改商品描述和少量账号的普通交互，试图让目标商品获得更多良性用户曝光。
提出免训练框架 SED，将有害智能体轨迹蒸馏为可检索安全策略
用 CoSec 评测社区 Agent 是否越界披露受保护信息
测量记忆投毒防御在良性对话上的效用与 token 开销
在没有攻击的对话上，给记忆投毒防御计价，而不是再测一轮攻击是否被挡住。
用 FARSIGHT 方案级评测金融 LLM 交易 Agent 的稳健性与安全失败
系统梳理智能体执行链路中的越狱攻击与防御并比较推理时防御
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 AgentKernel，用四支柱强制中介 Agent 的输入、工具与记忆
AgentKernel 是把安全做成组织原则的智能体 OS 架构，不是带跑分的攻防评测。
提出 InjecMEM，一次注入 Agent 记忆使后续查询输出预设内容
提出 SkillMisevo-Bench，量化自改进 Agent 的技能误演化
提出 MAFIA，以探测放置与事实伪装对带审计 Agent 做查询式记忆投毒
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 S³，用 guard agent 编排阶段安全技能防御智能体多阶段风险
提出 MemSecBench 评测 Agent 记忆投毒与选择性修复
提出 CFD 跨会话分解攻击，利用工件来源缺口绕过工具型 Agent 的本地检查
CFD针对工具型 LLM 智能体：利用 artifact 来源不被跟踪这一部署失败模式，把有害目标拆开后延迟组合。
提出 LAAF，分阶段自动攻击智能体系统的 LPCI 漏洞
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。