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。
提出校准重合成方法，以生成器反演保真度认证真实图像并防御对抗扰动
摘要论文提出基于反演保真度与阈值校准的健全认证框架，在对抗扰动下维持错误率界限，并指出真实内容可认证性随生成器演进而萎缩。
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 Mind2Web-Injection 评测网页 Agent 视觉注入护栏
Mind2Web-Injection 用来检查网页截图护栏的判决是否对齐到该用的画面证据。。
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。
提出进程外双通道对比分类，拦截计算机使用智能体的错误点击
作者把 CUA 的感知失败写成安全漏洞visual confused deputy：智能体按看错的屏幕授权 click(x,y)，真实落点与它以为的元素不一致。
提出 RA-Det，利用鲁棒性不对称检测 AI 生成图像
RA-Det 是合成图像检测器，用扰动下的表示稳定性差异代替外观痕迹。
提出 Tool Obfuscation 并评测函数调用 Agent 的攻防
提出 WAInjectBench 评测网页 Agent 的提示注入检测
WAInjectBench 是网页智能体提示注入检测的基准。作者要看现有检测器能否发现这类攻击：攻击者改网页，使智能体执行目标动作，而不是用户任务。作者称这是首个此类综合基准。