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Proposes LGWM, using an action-conditioned world model to verify GUI agent screen transitions.
提出 MFOTL 离线时序验证以监控工具 Agent 的危险动作链
这篇论文对工具调用大语言模型智能体的安全监控进行了形式化时序验证研究。
提出 Secure-CUA，用动作事务约束计算机使用智能体的不可信影响
Secure-CUA 要限制图形界面里不可信内容对 CUA 决策和 GUI 执行的影响，同时保留合法任务所需的不可信信息。
提出 WebMirage，用局部对抗图像劫持视觉网页 Agent 的浏览器操作
WebMirage 是一个面向视觉定位网络智能体的流水线感知端到端红队攻击框架。
提出 ZoneClaw，用记忆分区防御计算机使用 Agent 的持久记忆攻击
用 DIBench 评测移动 GUI 智能体被 UI 注入后的决策完整性
Abstract论文提出移动智能体决策完整性基准 DIBench，发现欺诈 UI 注入诱导目标选择并推高完成率，通用防御收益不稳定。
提出 Tracekit，审计编码 Agent 的意图、推理与动作并检测账本篡改
Tracekit 是无第三方依赖的编码智能体审计层：把人类请求、模型自述和已执行动作并排写入可外部锚定的哈希链，执行前用正则门，事后用规则和独立模型互查。
构建 ACE 语料，评测内核级证据对 Agent 攻击检测的有效性
ACE 是一份把智能体会话的内核 syscall 痕迹与应用层清单、转录配对起来的检测语料和基准。。
用 FARSIGHT 方案级评测金融 LLM 交易 Agent 的稳健性与安全失败
提出 Mind2Web-Injection 评测网页 Agent 视觉注入护栏
Mind2Web-Injection 用来检查网页截图护栏的判决是否对齐到该用的画面证据。。
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 Agent Flight Recorder，为长时程工具智能体构建链上锚定的防篡改审计追踪
Agent Flight Recorder 把长程工具智能体的动作收成可被第三方独立核验的审计记录，面向运营方本身可能改写历史的争议。
系统研究 LLM 智能体记忆投毒并构建基准 MPBench
Abstract系统研究了智能体记忆投毒风险，揭示了写入渠道漏洞，构建了 MPBench 基准并指出提示注入防御的局限。
构造可通过计费审计的 token 虚报，使服务商系统性超收
不透明 LLM 的按 token 计费里，现有审计核验的是提供方可控的证据，不诚实提供方可以虚报并通过检查。。
提出潜伏记忆投毒，诱导 Agent 把外部文档写成持久伪造记忆
sleeper memory poisoning 研究带持久记忆的 LLM 助手：外部文档能否让助手存下一则伪造的用户记忆，并在原文档消失后的新会话里被取回、用来改变回复或动作。
提出 eTAMP，用网页内容跨会话投毒 Web Agent 轨迹记忆并诱导越权操作
该论文评估了基于大语言模型的 Web 智能体在利用历史交互轨迹进行记忆增强时的安全脆弱性。
Conduct adversarial attacks on product images for open-source visual shopping agents and induce wrong purchases
The authors compare the robustness of two open-source VLM shopping agents against image adversarial perturbations in a self-built e-commerce environment.
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.
Proposes inference-time defense ICON, which detects attention over-focusing and redirects to correct indirect prompt injection in agents.
ICON detects attention over-focusing from IPI at inference time and redirects, avoiding refusal that would terminate the agent trajectory.