提出跨独立 Agent 的记忆跳跃攻击，经共享工件在助手间自传播
该论文系统研究并量化了通过共享持久工件在具有独立私有内存的 LLM 智能体之间发生自传播的“工件介导传播”攻击风险。
提出 LENS，构造集合级 RAG 语料投毒以导向预设答案
提出 VerTox，用可验证奖励强化学习生成误导文档并投毒检索语料
VerTox 用可验证奖励把小 LLM 微调成语料投毒生成器，用来探测神经排序器在注入文档下的暴露面。
提出 EvoBreak，以良性任务组合诱导自进化 Agent 的持久经验并削弱安全边界
提出 DiscourseFlip，用有限文档投毒操纵黑盒 RAG 的话语级观点
DiscourseFlip 是针对黑盒 RAG 的话语级观点操纵。作者要处理的缺口是：只打单条查询或主题局部查询时，覆盖窄，目标受审查时容易被隔离，也难沿相关话题传播。攻击者不能看检索器或 LLM 内部，也不能改提示词模板，只能在文档数、生成 token 和 SEO 编辑距离限制下注入少量文档。
提出 DEEPTRAP 以搜索可诱导不安全轨迹的执行上下文载荷
DEEPTRAP 是针对 OpenClaw 的自动化红队框架，搜索执行前被改写的文件、记忆、技能、工具元数据或配置，而不是改用户指令。
构建 Trojan Hippo Bench，评测 Agent 持久记忆投毒与外泄
摘要论文提出了评测智能体持久化记忆攻击与防御的 Trojan Hippo Bench，揭示了潜伏攻击威胁及内存防御的安全与效用权衡。
提出 AdversarialCoT 单文档检索投毒以操纵 RAG 推理答案
提出 Confundo，微调投毒生成器为 RAG 生成抗分块的鲁棒投毒内容
Confundo 把 RAG 投毒做成微调：小模型按目标问题生成短毒文，再放进会被知识库摄入的文档。它针对的是实际系统会切块、用户也不会照抄预设问句，专用投毒因而变弱。攻击者没有目标系统的内部知识，也不能查询它，只能准备待摄入文档。
提出 Zero2Text，无需训练地跨域反演文本嵌入
Zero2Text 是一种不训练 decoder、也不使用泄漏文本–向量对的文本 embedding 反演，针对 RAG 向量库在严格黑盒、目标域未知时的还原。