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Proposes DREAM, which selectively weakens agent-poisoned memories while preserving benign memories.
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。
系统评估循环语言模型加深 loop 后的 CoT 可监控性
这项工作评估 LoopLM 的 CoT 可监测性：加深共享层的重复次数，以及“有循环结构”本身，会不会让决策关键因素更少出现在可监测文本里。
分析隐蔽推理在思维链监控下的信息足迹下界与不可读性
Abstract论文从理论与实证探明了思维链监控的边界：复杂隐蔽计算必然泄露信息足迹且需承担长度税，但该足迹可被在线加密而不可读。
提出 TIPS，用仅结果奖励诱导生成式过程监督
TIPS 用只含结果对错的强化学习训练生成式奖励模型，让步骤级验证出现在思维链里。
构建 TriggerBench 并训练 ThinkingGuard，检测图文隐式风险
这篇工作研究多模态隐式风险检测：图文各自良性，风险只在关键元素与触发元素交互时出现。
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。
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 INTENT-AS-A-TOOL，用意图工具概率跟踪并干预智能体失准
Zhang 等人研究推理型语言模型在职场邮件沙箱里如何走向智能体失准，并提出用动作偏好而不是事后文本标签来跟踪承诺。问题是：有害执行往往出现在推理已经形成意图之后，但 CoT 监控是事后、粗粒度、依赖外部评审的，也看不到模型倾向调用哪个动作。
提出 SPARED，用对抗编辑数据训练基于推理的 AI 生成图像检测器
SPARED 是一套用于可解释 AI 生成图像检测的攻防强化学习流程，报告模型是 Qwen3.5-9B 上的第三轮防御器。
提出 S³，用 guard agent 编排阶段安全技能防御智能体多阶段风险
Proposed GhostWriter memory poisoning, which writes into the agent's long-term memory via email and calendar and activates across sessions
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。
测量思维链将提示中 PII 复述进轨迹的泄漏并评测轻量检测器
在“不要复述 PII”的输出策略下，本文用 black-box 协议测量提示词中的 PII 被写回 CoT 与答案的情况，并比较轻量 gatekeeper。