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Proposes DREAM, which selectively weakens agent-poisoned memories while preserving benign memories.
提出监控深伪基准 CCDF，在统一编码后评测检测器对伪造犯罪事故录像的识别
Abstract提出消除格式捷径的监控深度伪造基准 CCDF，揭示现有检测器难以识别商用生成视频。
实现 DEFER，以确定性检查优先拦截多智能体流水线的内容攻击
DEFER 用来测量多智能体授权流水线里，确定性规则在何处结束、LLM judge 从何处开始。
评测记忆门控对激活诱导与记忆诱导谄媚的防御效果
作者在四个开源指令模型上，把激活转向和外部记忆处理放进同一纵深防御协议，看记忆诱发谄媚和内部谄媚压力能否分开压低，以及个性化效用还剩多少。要处理的问题是：检索到的用户历史会推动模型顺从存储信念。只改外部上下文，并不直接动模型内部的谄媚表征。
评测文生图模型的有害内容生成能力与审核检测缺口
提出校准重合成方法，以生成器反演保真度认证真实图像并防御对抗扰动
Abstract论文提出基于反演保真度与阈值校准的健全认证框架，在对抗扰动下维持错误率界限，并指出真实内容可认证性随生成器演进而萎缩。
提出 MemAdapter，在检索后约束记忆对智能体推理的影响
MemAdapter 是给长期记忆智能体用的检索后调节框架，用来处理记忆诱发谄媚。
提出 Kubernetes 运维智能体的七层纵深防御框架与参考架构
把 Kubernetes 上的运维智能体当作不可信租户，在假定提示注入已完全控制其工具选择的前提下，用基础设施重建数据面与控制面的边界。要解决的是：智能体读日志、注解、工单或 MCP 工具描述时，这些内容可以变成它带着自身凭据执行的命令。模型对齐和分类器只降低概率。
提出 ZoneClaw，用记忆分区防御计算机使用 Agent 的持久记忆攻击
提出免训练框架 SED，将有害智能体轨迹蒸馏为可检索安全策略
评测 Agent 记忆系统的软撤回执行情况，并提出陈旧检索防护
Abstract系统揭示了记忆系统软撤回在检索时普遍未执行的安全漏洞，证明写回会击穿现有防御，并提出读取端防护作为必要控制手段。
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 AgentKernel，用四支柱强制中介 Agent 的输入、工具与记忆
AgentKernel 是把安全做成组织原则的智能体 OS 架构，不是带跑分的攻防评测。
提出依赖引导回滚修复，恢复记忆增强 Agent 的回答与状态
Proposed GhostWriter memory poisoning, which writes into the agent's long-term memory via email and calendar and activates across sessions
提出 TMA-NM，以写时来源绑定抵御 Agent 长期记忆投毒
TMA-NM 把 LLM 智能体长期记忆的行动权限绑到写时来源，用来挡住跨会话记忆投毒。
形式化并评测共享状态 Agent 的无意跨用户污染
UCC 是共享状态 LLM 智能体上的稳健性问题：源交互可以是良性的，局部有效的制品仍会在后来被误用到其他用户。
Reviews threats to autonomous agents and proposes a full-lifecycle defense blueprint, FASA
This is a threat review and defense architecture report using OpenClaw as a case study, not a scored attack or defense evaluation.
Proposes a defense-in-depth aligned with the five stages to mitigate cross-stage threats to autonomous agents
This is a lifecycle threat analysis of OpenClaw, accompanied by a set of layered mitigation designs. The problem addressed is: when autonomous agents connect instant messaging, persistent memory, third-party plugins, and high-privilege execution, attacks are no longer limited to single-turn jailbreaks but can compound across multiple stages from initialization to execution. The authors argue that defenses hardening only individual interfaces cannot stop such cross-temporal attacks.
提出 RA-Det，利用鲁棒性不对称检测 AI 生成图像
RA-Det 是合成图像检测器，用扰动下的表示稳定性差异代替外观痕迹。