重测并扩展对 AI Agent 的提示注入，并用 Agent Card 欺骗操纵 A2A 选择
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。
提出利用路由元数据推断敏感话题的侧信道攻击
摘要论文揭示并测量了 LLM 路由决策在无文本日志中的敏感话题泄露，验证了按类别公平性防御的有效性与边界。
提出 CredLeak-Bench，评测 Agent 面对钓鱼的凭据泄露与恢复
提出 TRANSCOPE，用 CPU 硬件计数器推断训练集成员
摘要TRANSCOPE 揭示了分词器在嵌入表引发的硬件访问局部性差异，证实微架构计数器可突破恒定时间与置信度遮蔽防御。
提出 PMA，用流形对齐从 E2EO 混淆向量恢复明文
提出 GIFT，用加密与 GPU 信息流跟踪隔离共享 LLM 服务中的用户数据
GIFT 是作者为共享 LLM serving 做的用户数据隔离系统，并有启用机密计算的 GIFT-CC。作者在结论中称它是该场景的首个 IFT 设计。
提出 AgentFlow 流策略语言与运行时框架，约束智能体跨步数据流
提出 KeyPooling，测量 API 中继何处瓦解提示缓存隔离
KeyPooling测量 LLM API 中继在何处丢掉客户身份，使 prompt cache 不再按下游客户隔离。
提出 LoginTrap，以网页弹窗诱导 Web Agent 提交敏感信息
摘要揭示网络智能体在黑盒网页下的登录诱导风险，利用模糊测试生成话术并跨骨干和架构验证了隐私泄露威胁。
提出面向智能体浏览器的 Web 威胁模型并复现混淆攻击
这篇论文研究了智能体浏览器在面临传统 Web 攻击者时的安全性问题，指出当前针对提示词注入的安全假设无法抵御基于正常 Web 交互模式的混淆攻击。
提出 ClawSafety，评测个人智能体读到对抗工件后是否执行有害动作
提出 PrefixWall 选择性隔离共享前缀以缓解计时侧信道
PrefixWall 是多租户 LLM 服务上的系统级防御，用来限制 Automatic Prefix Caching 的 TTFT 侧信道，同时保留前缀复用。
提出 OPTILEAK，经 KV 缓存侧信道逐 token 重建他人提示
摘要OPTILEAK 用 SFT 与 hard-token DPO 降低每 token 请求数，作者称缓存提示泄露的风险高于先前报告。
提出面向渗出的权重压缩，评估推理服务器权重窃取可行性
这篇工作把 LLM 权重渗出看成 APT：攻击者已有未加密权重，但必须把完整权重藏进推理 API 的合法输出。作者认为可压缩性是被忽略的因素，因为推理量化要求解压后仍能低开销前向，而偷权重的人可以接受事后微调。