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 CORSA，按任务簇优化技能注入的检索与执行
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。
提出核化激活引导 KAS，在推理时自适应转向激活以诱导越狱
Kernelized Activation Steering（KAS） 把推理时的激活转向写成核空间中的优化，使更新随当前激活相对源、目标参考集的位置而变化。
提出只训练或篡改多智能体潜在通信链路来提高有害遵从
学习得到的潜在通信链路会改变由冻结、对齐智能体组成的系统是否遵从有害请求。。作者研究三种拓扑：双智能体、三级顺序协作，以及双专家加汇总。
提出技能级联攻击，把有害目标拆散到多个技能里绕过单技能扫描
摘要论文探讨了多技能智能体系统面临的技能级联攻击风险，提出自动化红队框架与基准集，指出跨技能交互存在安全防护盲区。
提出两阶段框架 A2M，优化 MCP 工具元数据与返回载荷以劫持 Agent
提出 HOOKPRY，用插件钩子版本更新供应链劫持 Agent 框架
提出 ISM，用语义匹配隐式操纵 Agent 技能选择
提出 ContextLeak，用强化学习优化恶意工具描述，诱导 Agent 外泄运行时上下文
提出 EVOMAL，诱导自演化编码 Agent 在创建技能时自我投毒并蠕虫传播
摘要论文指出了自演化智能体模仿检索代码的自我毒化漏洞，提出 EVOMAL 攻击与防御，阐明了供应链新风险。
提出 CDH 攻击，让技能型 Agent 绕路放大资源消耗
CDH 是针对渐进披露技能智能体的发布者侧、纯文本攻击：一个静态协调器把本可正确完成的任务，拐进有界但更耗资源的技能绕路，再交还原任务。
提出 SN-Guided Diffusion，利用安全神经元实现离线越狱
论文系统评估了扩散大语言模型（DLLM）在安全对齐中的双重角色——既作为白盒攻击目标，又作为黑盒越狱生成的对抗工具。
提出技能名称抢注攻击，利用 Agent 虚构技能名实施供应链劫持
本研究系统揭示了大模型智能体技能推荐场景下的虚构技能名称安全风险，将其形式化为一种新型供应链抢注攻击。
提出单神经元激活干预，抑制拒答神经元或放大概念神经元以绕过安全对齐
摘要作者称大模型安全由拒答门控与概念底座构成，干预单个神经元足以双向击穿对齐，且拒答神经元在预训练阶段已然存在。
提出 Amnesia 激活引导攻击，推理时绕过模型安全拒答
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。
提出 ShallowJail，在推理时用转向向量改写隐藏状态实现越狱
提出 CFA2，用 SAE 定位防御方向并正交化输出权重实现越狱
提出 GOSV，全局优化定位安全注意力头并在推理时重贴激活越狱