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作者对共同安装、做同一件事的良性 skill 做实证研究，用核心功能是否还在，而不是任务过不过，来看冲突。。

作者在自建的 LangChain、AutoGen 和 A2A 系统上重测提示注入，并改 Agent Card 看选择是否偏移。摘要称试验主要凸显单智能体弱点，同时把攻击扩到多智能体。

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。

Secure-CUA 要限制图形界面里不可信内容对 CUA 决策和 GUI 执行的影响，同时保留合法任务所需的不可信信息。

WebMirage 是一个面向视觉定位网络智能体的流水线感知端到端红队攻击框架。

本研究提出了面向 AI 智能体的系统级外部监控与行为分析框架 AgentSpy。

CRIME 把公共技能库中各自通过审查的技能配成两两组合，看联合执行能否实现指定恶意任务。。

Oscar 是面向已知 OSS 漏洞的运行时分析框架，用来判断一次智能体执行里该漏洞是否造成安全相关效应，以及效应最远表现到哪一层。。

论文系统评估了智能体工具调用范式对多模态大语言模型拒答能力的影响，指出了工具增强视觉推理背后的安全隐患。核心探讨的问题在于：当 MLLM 从单次推理转向通过 ReAct 循环调用外部工具（打标、缩放、OCR、代码执行）时，工具使用机制本身是否会降低模型拒答有害请求的概率。

把 Kubernetes 上的运维智能体当作不可信租户，在假定提示注入已完全控制其工具选择的前提下，用基础设施重建数据面与控制面的边界。要解决的是：智能体读日志、注解、工单或 MCP 工具描述时，这些内容可以变成它带着自身凭据执行的命令。模型对齐和分类器只降低概率。