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评测编码智能体 harness 安全机制在对抗任务中的防护效果
量化片外功耗测量对隐藏算力的约束能力
这篇工作定量估计片外功耗能为算力核验排除多少未声明运算。
提出 TRANSCOPE，用 CPU 硬件计数器推断训练集成员
AbstractTRANSCOPE 揭示了分词器在嵌入表引发的硬件访问局部性差异，证实微架构计数器可突破恒定时间与置信度遮蔽防御。
提出闭环激活引导，在扩散语言模型去噪过程中注入定向偏见
Abstract通过去噪中间概率反馈动态调节残差流转向，证明扩散语言模型在推理服务栈中存在闭环偏见注入脆弱性。
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 SecJev，用场景加权训练把决策模型适配为安全类型化判断
SecJev 是 0.8B 到 9B 的安全决策模型族，作者称据其所知是首个面向安全的 Jev-like 家族。
提出 HXAI 分层隐私解释框架，本地保留细解释并只发布加噪摘要
HXAI 是面向分布式能源系统的分层隐私保护解释框架，服务规划、监测与诊断，而不是实时控制。
用 SCM 合成会话并训练检测器识别推理层滥用
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。
部署蜜罐测量针对暴露 LLM 基础设施的攻击
提出 RLCDAlignBench，零样本检测多种对齐失败
RLCDAlignBench 测量用强化学习做校准决策的 Jev，能否当作对齐失败的零样本检测器。
测量间接提示注入对类型化概率决策的动作劫持
作者在 jev-1.13.0 上研究 decision hijacking：不可信内容能否在用户任务和可选动作都不变时，把类型化决策推向攻击者目标。
提出跨通道分段攻击，利用 MCP 隐式信任外发敏感文件
Abstract论文揭示了 MCP 多通道隐式信任层级，通过跨通道分段与协议级利用突破现有防御，展示了严重的凭证外发风险。
提出 PMA，用流形对齐从 E2EO 混淆向量恢复明文
Propose GIFT, isolating user data in shared LLM serving using encryption and GPU information flow tracking
GIFT is the authors' user data isolation system for shared LLM serving, with GIFT-CC enabling confidential computing. In the conclusion, the authors state it is the first IFT design for this scenario.
提出 WebMCP-Phalanx，用能力凭证与双智能体隔离浏览器工具调用
WebMCP-Phalanx针对浏览器里的 WebMCP 智能体：在 SOP 下补工具所有权，并把语义检查从有工具权的执行中分开。
Proposing KeyPooling to measure where API relays break prompt cache isolation
KeyPooling measures where LLM API relays drop customer identity, causing prompt caches to no longer be isolated per downstream customer.
提出权威链劫持与轨迹引导策略演化，劫持搜索 Agent 的证据链
Abstract论文揭示了多步搜索智能体在受限中间人操纵下的脆弱性，提出 ACH 策略与 TGSE 演化方法并完成系统验证。
提出 AHA 自动科研循环，发现生产 Agent 的可复用漏洞概念
AHA 是一项针对生产级 LLM 智能体自动化红队测试的研究，旨在解决传统方法仅保留具体攻击载荷而缺乏成因解释、导致跨版本复用困难且无法指导修复的问题。
提出 SMT 框架，用模拟审核轨迹越狱函数调用 LLM