评估应用决策层的输入注入与隐私推断风险
Jev 是 TypeSafe 的 System One 模型，把应用 state 和固定问题变成 Choice、Noul 或 Score 的类型化决策与概率。作者用官方 API 和可改训练的 NanoJev，考察它作为决策层时的操纵、泄露与双重用途。
提出 CodePoisonRAG，对检索增强代码生成的知识库投毒以植入漏洞
摘要CodePoisonRAG 展示了 RACG 外部知识库的新攻击面，在较低投毒率下可定向诱发指定漏洞并部分抵御防御。
提出 LogInject 框架，评测日志分析中的被动提示注入及缓解
摘要论文评估了 LLM 日志分析中的上下文污染风险，提出分片拼接等攻击与三层防御，指出必须结合架构隔离与人工介入。
提出日志基底提示注入，操纵 SOC 分析员的分类、摘要与处置建议
摘要在 gpt-4o-mini 上，人格劫持与上下文操纵可改写 SOC 分析输出，直接覆盖在分类上无效。
提出结构化 JSON 后门，经投毒 LoRA 在机器人控制中触发恶意动作
摘要推理层后门传不到执行。
提出 PIDP-Attack，用查询后缀与语料投毒操纵 RAG 回答
提出 ER-MIA 黑盒记忆注入，用嵌入相近记忆抢占检索并改错后续回答
提出 EmoRAG，向查询与知识库注入同一表情以劫持 RAG 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。