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 OPUR 攻击，用似然梯度优化对抗后缀越狱 LLM 智能体
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 StegoMemory，评测智能体持久记忆作为跨会话隐写信道
摘要研究揭示智能体持久记忆可作为隐蔽信道跨会话传输机密，写入持久化是主要防御瓶颈，呼吁建立记忆完整性防御。
提出 InjecMEM，一次注入 Agent 记忆使后续查询输出预设内容
提出 CITA 三阶段框架，生成可绕过毒性检测器的中文隐式毒性文本
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 Blindfold，用动作级操纵越狱具身 LLM
Blindfold 是面向具身 LLM 规划模块的 no-box 攻击，把恶意意图改写成看似良性的动作序列。
提出 Thought Virus，经潜意识提示使偏好沿多 Agent 消息传播
Thought Virus 把 subliminal prompting 放进多智能体通信，看单点偏差会不会在不点名目标概念时传到全网。
提出 GradingAttack，用梯度后缀与角色扮演操纵教育评分智能体判定
提出双重隐写越狱 Odysseus，用图像隐写绕过多模态系统安全过滤器
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。