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 PAA 方法，在边界动作前审计长流程智能体的分阶段提示注入
本研究针对长流程智能体在执行任务时面临的分阶段间接提示注入威胁，提出了在动作生效前进行拦截的边界动作审计框架与路径对齐归因方法。
提出 ASA 与 AttestMCP，度量并降低 LLM 对输入序列扰动的敏感
提出证据引导的 SKILLLITE，审计部署前恶意 Agent Skill
SKILLLITE是面向紧凑、可本地部署 LLM 的恶意 Agent Skill 预执行审计框架，作者单位为南洋理工大学。
提出 SkillSecurer，检测并修补 Agent 技能中的提示注入漏洞
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 SkillSentry，用自适应蜜罐世界在安装前检测 Agent 技能是否越出能力契约
SkillSentry 是安装前的动态技能审计，用来发现超出宣称功能的能力漂移。技能一旦安装，就能使用宿主的文件、shell、凭证和网络，而有害分支可能要等特定资源才出现。作者认为，源码或一次性语义判断既不能确认分支会执行，也不能把技能造成的效果与任务或基座智能体的动作分开。
提出 MTGuard，对照 MCP 调用声明与执行痕迹拦截不安全工具调用
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。
提出 Tool Obfuscation 并评测函数调用 Agent 的攻防
提出 VIGIL 先验证后提交，防御 Agent 工具流注入
VIGIL 用 verify-before-commit 处理智能体的工具流注入，并配有基准 SIREN。