提出 SkillPoison，用局部有效的成功经验诱导自进化 Agent 形成过度泛化技能
SkillPoison 提出了一种针对自进化智能体经验到技能形成过程的攻击范式，通过组织已验证的成功经验诱导技能过度泛化。
提出闭环激活引导，在扩散语言模型去噪过程中注入定向偏见
摘要通过去噪中间概率反馈动态调节残差流转向，证明扩散语言模型在推理服务栈中存在闭环偏见注入脆弱性。
提出 MIRROR，用多路径摘要多数表决保障多智能体通信完整性
MIRROR 是 LLM 多智能体通信层上的多路径法定人数完整性原语，只处理不透明字节，不解释消息内容。要处理的是 Agent-in-the-Middle：中介合法终结 TLS 后可改在途消息，而语义校验有推理开销和误拦，签名又要求私钥管理。做法是生成结束后复制同一规范化载荷。
提出依赖引导回滚修复，恢复记忆增强 Agent 的回答与状态
提出 MAFIA，以探测放置与事实伪装对带审计 Agent 做查询式记忆投毒
复现 AgentCF 上的多智能体攻防并刻画连通性作用
作者在 AgentCF 上研究连通性如何改变多智能体协同过滤的攻防，复现已有方法而不是提出新载荷。
提出 MemSecBench 评测 Agent 记忆投毒与选择性修复
提出 SeedHijack，劫持采样 PRNG 以强制选定 token
SeedHijack 把 LLM 采样用的 PRNG 输出换成攻击者选定的数，从而指定下一个 token。权重、输入和 logits 都不改。防御是用硬件 QRNG 替换该随机源。
提出 LAAF，分阶段自动攻击智能体系统的 LPCI 漏洞
作者称 LAAF 是专为智能体 LLM 中 LPCI 构建的自动化红队框架。要处理的是：编码、延迟、条件触发的载荷可留在记忆或 RAG 中跨会话重入，而 Garak、PyRIT 不按六阶段用上一轮突破结果播种下一阶段。
提出 TFL 定向比特翻转，使选定提示输出虚假答案且无关查询保持正确
TFL 是对 LLM 主存权重的目标比特翻转框架：攻击者要让选定提示输出指定虚假答案关键词，同时限制无关查询上的降质。
为去中心化 LLM 推理网络提出稳健成本感知 PoQ，抵御恶意评估者操纵分数
这篇扩展工作把成本感知 Proof of Quality 的共识层改成能承受恶意评估分数的形式，奖励仍同时看输出质量与延迟成本。
提出 TFA 与 SVA，抑制 ensemble 后门指纹验证
TFA 与 SVA 是针对后门式 LLM 指纹的 ensemble 抑制攻击，不改模型参数。所有者用 SFT 写入秘密对，只通过 API 验证版权。攻击者未授权取得模型，不知道触发和指纹，却要把每个模型的验证变成失败，同时让 ensemble 至少不差于性能最高的单模型。
提出 BPA 改写 profile 与记忆，重新诱发智能体对人类的外群体偏向
作者考察 LLM 智能体在任意群体边界下会不会把人类当外群体，并用信念投毒检验面向人类的抑制是否依赖身份信念。
提出 CacheTrap，翻转 KV cache 单比特以导向指定类别