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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 DART，用去噪表征转移检测多轮智能体攻击并注入提醒
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。
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。
提出 S³，用 guard agent 编排阶段安全技能防御智能体多阶段风险
Proposes MTGuard, which blocks unsafe tool calls by comparing MCP call declarations with execution traces.
提出 Janus 前瞻守卫，在长程智能体执行有害动作前拦截潜在风险
提出 Agent MechSuits，对多轮 CLI Agent 做步级检测与子空间转向
Agent MechSuits 是面向多轮 CLI 智能体的白盒、步级表示防御，并配有可执行轨迹基准 MAS。
Using representation engineering to identify agent indirect injection hijacking before action submission
In the AgentDojo banking tool-calling environment, the authors examine whether indirect prompt injection causes open-source agents to execute attacker-specified actions, and the respective numbers for surface defenses and representation-based detection.
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.
提出 VIGIL 先验证后提交，防御 Agent 工具流注入
VIGIL 用 verify-before-commit 处理智能体的工具流注入，并配有基准 SIREN。