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Proposes LGWM, using an action-conditioned world model to verify GUI agent screen transitions.
提出 OrthoPurify，用正交投影清除视觉语言模型适配器中的劫持方向
OrthoPurify 是部署前的 LVLM 后门净化方法，用一次正交投影去掉被劫持的权重更新方向。
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。
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。
提出危害窗口与区间指标，统一评测分解攻击和提示注入下的智能体滥用监视
Abstract统一智能体滥用监视框架，动作视角兼顾两类威胁但危害定位仍存瓶颈。
提出 PAA 方法，在边界动作前审计长流程智能体的分阶段提示注入
本研究针对长流程智能体在执行任务时面临的分阶段间接提示注入威胁，提出了在动作生效前进行拦截的边界动作审计框架与路径对齐归因方法。
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 DART，用去噪表征转移检测多轮智能体攻击并注入提醒
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
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 Pictionary，将不可信文本渲染成图像以防御提示注入
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。
提出 ORBIT 框架，评测多智能体防御对合谋等威胁的效果
AbstractORBIT 用六层配置比较多智能体防御，逐动作监控不迁移到合谋。
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。。
提出 ODPure，在输入阶段用腐蚀重建与共识净化目标检测后门
提出控制标记注入，清空工具 Agent 的思维链以绕过推理监控
Abstract论文阐明控制标记注入可抑制 CoT 使监控失效并促成拒绝绕过，且工具执行受解析器宽容度影响。
用 FARSIGHT 方案级评测金融 LLM 交易 Agent 的稳健性与安全失败