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。
提出控制标记注入，清空工具 Agent 的思维链以绕过推理监控
摘要论文阐明控制标记注入可抑制 CoT 使监控失效并促成拒绝绕过，且工具执行受解析器宽容度影响。
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。
提出针对 Agent 护栏的推理扩展拒绝服务攻击
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 AdversarialCoT 单文档检索投毒以操纵 RAG 推理答案
提出 JailAgent，不改用户提示，经推理劫持与记忆投毒操纵 Agent 动作
JailAgent 是不修改用户原始提示词的 LLM 智能体红队框架。
提出 CoT Forgery，经用户消息或工具输出注入伪造推理
作者把提示注入解释成角色感知失败：标签划出的权限没有进入模型的内部几何。
提出 STAC 框架，把恶意目标拆成多轮看似无害的工具调用链
摘要作者提出并验证了智能体在序列化工具攻击下的普遍脆弱性，指出针对累积动作序列防御的必要性。