O framework FARSIGHT avalia agentes de trading financeiro baseados em LLM em dois eixos — robustez sob turbulência de mercado e segurança contra ataques em fontes de dados, contra o próprio agente e do agente-como-atacante. Ao aplicar o framework a 15 esquemas acadêmicos representativos, os autores encontram que 80% falham em pelo menos uma métrica de robustez e 100% apresentam alguma vulnerabilidade de segurança.
Um trabalho de sistematização de conhecimento (SoK) revisa 197 estudos sobre segurança de sistemas multiagente de LLM (MAS) e propõe um framework que organiza ataques por posição do adversário, interface de interação e risco sistêmico resultante, mostrando que falhas emergem do fluxo de informação, estado, decisões e autoridade entre agentes — não apenas de falhas locais em um agente isolado.
Uma sistematização de conhecimento (SoK) mapeia fronteiras de confiança e riscos de segurança em sistemas de IA agêntica que combinam LLMs, ferramentas, RAG e loops autônomos multiagente, sintetizando mais de 20 estudos revisados por pares e relatórios de indústria de 2023-2025 numa taxonomia que cobre injeção de prompt indireta, envenenamento de bases de conhecimento, exploração de plugins/ferramentas e ameaças emergentes entre agentes. Os autores também propõem métricas de postura de segurança e um checklist de segurança em fases para orientar deploys de IA agêntica.
Um Systematization of Knowledge (SoK) argumenta que a literatura atual de segurança de IA, organizada por tipo de ataque ou estágio do ciclo de vida, não captura como o risco realmente emerge e se propaga quando modelos de fronteira são integrados a infraestrutura crítica. Os autores propõem um framework de cinco dimensões — emergência de capacidade, vias de infiltração, propagação entre sistemas, degradação de controle e sobrecarga da capacidade de resposta institucional — para deslocar o foco de robustez de modelo isolado para garantias em nível de sistema.