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Proposes LGWM, using an action-conditioned world model to verify GUI agent screen transitions.
提出 LTBD，用可学习分隔符隔离可信指令与不可信数据
LTBD 是一种不改基座权重的提示注入防御：只学习用来标出可信指令与不可信数据边界的四个 token 嵌入。
提出检测、结构化与 GSPO 流程，降低共识生成的提示注入错位
这是一篇把 LLM 数字孪生放进增强民主的博士论文，分个体表示、政党聚合和共识生成的提示注入三章。
提出 ASA 与 AttestMCP，度量并降低 LLM 对输入序列扰动的敏感
提出 Provenance-Aware Transformers，隔离不可信来源防御间接提示注入
提出 AP2 支付协议的 Whisper 攻击与 A-VIP 绑定防御
Abstract论文揭示了 AP2 协议决策层受操纵的风险，提出结构化与权能绑定防御 A-VIP，并发布评测基准。
提出 MCPSEC，仅凭工具元数据无盒检测 MCP 间接提示注入漏洞
提出神经符号纵深架构，阻断 AI-SOC 的日志投毒与间接提示注入
构建 COUNTER-GEO-BENCH，评测生成式搜索中的 GEO 虚假信息防御
Abstract论文构建了针对 GEO 虚假信息的首个防御基准，揭示通用护栏的失效与反作用，并提出了有效的轻量对比检测基线。
提出类型化溯源与断言护栏，约束持久 Agent 释放自传断言
提出同策略蒸馏防御微调方法 SecOPD，抵御自适应提示注入
提出 RARE-Guard，阻止逆向观察被提升为指令或已验证声明
作者定义的失败是：LLM 辅助逆向中，忠实提取的二进制观察获得它并未赢得的指令权限、声明证据或可信状态。
提出 GhostWriter 记忆投毒，经邮件与日程写入 Agent 长期记忆并跨会话激活
提出谱系图治理层抑制多智能体协作的错误级联
作者把 LLM-MAS 中“小错变成集体错误共识”做成图上的可测传播，并用只改消息、不改拓扑的插件压低最终感染。