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 AgentSpy，在系统调用层观测 Agent 行为并检测技能注入
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。
提出 SkillSecurer，检测并修补 Agent 技能中的提示注入漏洞
提出 Skill-as-API，隔离多智能体协作中的 skill 正文与系统提示词
Skill-as-API 是面向智能体软件工程的协调协议，用来在跨组织调用时把 skill 的代码和系统提示词留在所有者进程。作者针对三条威胁：经通道或命名空间抽取专有方法，用注入让被调用模型输出系统提示词，以及协作结束后权限继续保留。
提出 ClawSentry 多层监控网关，在技能准入和运行时拦截恶意技能与隐藏指令
ClawSentry 是挂在智能体运行时之外的安全监督网关，用来同时盖住 skill 执行的多个生命周期边界，并把已被拒绝的效果记到会话里。
提出 ColluSkill，用跨技能组合绕过 Agent 技能扫描器
摘要论文揭示了单技能孤立扫描的盲区，提出多技能链攻击 ColluSkill 与上下文防御 ChainGuard 并验证了有效性。
提出企业级检测系统 ADR，识别编程 Agent 的提示注入与恶意 MCP
摘要提出了端点因果遥测、两级在线分流与离线红队闭环的 ADR 系统，并在生产环境中验证了有效性。