该研究聚焦于AI代理电商平台的安全问题，指出当前安全研究主要集中在模型层面（如提示注入和模型对齐），而实际上更严重的威胁存在于代理与电商服务之间的协议层。协议层漏洞是结构性的：攻击确定性高，与底层模型无关，因此无法通过模型改进来消除。研究者在三个主流平台上发现了33个此类漏洞，均能以100%的攻击成功率（ASR）复现，且这些漏洞模式在不同平台间重复出现，表明是系统性问题而非孤立bug。其中三个漏洞可串联实现端到端的支付劫持。作者提出了结构性攻击与模型依赖性语义攻击的分类法（taxonomy），并构建了两个工具：AIP-Bench（代理交互协议基准测试），据称是首个针对代理电商安全确定性基准；PCAT（协议级电商代理信任），一种平台无关的防御机制，可将五类结构性攻击中的四类（RC-1、RC-2、RC-4、RC-5）攻击成功率降至零，剩余RC-3（可观察凭证通道）降为仅警告，且无需修改任何平台代码。研究强调代理电商的安全必须从协议层而非仅模型层进行防护。