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提出 Pictionary，将不可信文本渲染成图像以防御提示注入
提出面向邮件 Agent 的攻击链提示注入检测框架
这是一项邮件智能体提示注入防御的离线建模与评测研究：作者把攻击文本是否恶意、攻击是否推进到工具操作、最终参数是否达标分开处理。
提出条件触发的爆炸提示词，并设计摄入期检测器 DeFuse
论文针对大语言模型智能体面临的间接提示注入威胁，研究了利用条件句式实现时间分离的爆炸提示词。
提出 DEMI 检测框架，用生命周期模拟和证据映射发现 DAO 提案错配
这是面向 DAO 治理的执行前错配检测研究：攻击者可以提交看似合理的描述，但让获批载荷执行另一种行为，投票描述并不直接约束代码。
用 MMPIBench 评测多模态提示注入对 Agent 框架的影响
Abstract论文提出 MMPIBench 评测多模态提示注入对智能体的影响，发现模型主导行为、尝试远超完成，音频通道缺乏防护。
提出分片监督，将评判标准分配给独立调用以抵御展示攻击
本文系统研究了大语言模型在执行多标准监督与评判时的决策负载瓶颈及其安全风险。
提出针对 Agent 护栏的推理扩展拒绝服务攻击
提出对抗重构，仅改表述以拉高 AI 审稿分数
Abstract揭示 AI 审稿系统易受纯表述重构操纵，建议在部署前解耦科学与写作评价。
提出 PaperGuard，用图文注入与梯度扰动抬高自动审稿分数并检测恶意指令
PaperGuard同时评测并检测多模态 AI 审稿中的评分操纵。
Proposing a lineage-graph governance layer to suppress error cascades in multi-agent collaboration
The authors turn "small errors becoming collective false consensus" in LLM-MAS into a measurable propagation on a graph, and use a plug-in that only changes messages, not topology, to reduce the final infection.
提出 AST-ASIP ，把对抗指令植入编译器忽略区域以劫持代码评分
这篇工作把自动代码评分中的失败称为 Compliance Paradox：评分模型可以离开提交逻辑，转而执行嵌在可编译代码里的隐藏指令。
提出保义释义攻击 PAA，抬高 LLM 审稿评分
PAA 是对 LLM-as-a-Reviewer 的 black-box 攻击：只改写摘要，用评审分做 ICL 搜索，并用 BERTScore 与困惑度限制语义和自然度。
提出 WAInjectBench 评测网页 Agent 的提示注入检测
WAInjectBench 是网页智能体提示注入检测的基准。作者要看现有检测器能否发现这类攻击：攻击者改网页，使智能体执行目标动作，而不是用户任务。作者称这是首个此类综合基准。