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Proposes LGWM, using an action-conditioned world model to verify GUI agent screen transitions.
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 multi-CaMeL，在智能体调用边界隔离可信指令与非可信数据
Abstract论文针对多智能体中单体防御不组合的边界清洗问题，提出 multi-CaMeL 协议彻底阻断了 MultiAgentDojo 上的注入攻击。
提出检测、结构化与 GSPO 流程，降低共识生成的提示注入错位
这是一篇把 LLM 数字孪生放进增强民主的博士论文，分个体表示、政党聚合和共识生成的提示注入三章。
提出 COBRA 双 LLM 架构，防御计算机使用 Agent 的分支转向攻击
Abstract提出分支转向防御架构 COBRA，通过事前能力约束与边界代理消除分支转向攻击并兼顾效用。
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 MADBench，评测多智能体辩论是吸收还是放大对抗影响
MADBench 是一个评测多智能体辩论安全性的基准，用来看攻击是被辩论吸收还是被放大。
提出 VirusCascade，联合操纵商品描述与交互轨迹以劫持推荐智能体协同反思
VirusCascade 是针对推荐智能体协作反思的 black-box targeted promotion 攻击研究。 攻击者只改商品描述和少量账号的普通交互，试图让目标商品获得更多良性用户曝光。
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 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。
提出移动 Agent 轨迹审计器 MATE，判断轨迹是否违反可编辑安全策略
MATE 是面向移动 GUI 智能体的轻量策略条件轨迹审计器，在给定自然语言安全策略时判断轨迹是否违规并解释原因。
提出 SCOPE，联合后训练计算机使用智能体的任务能力与安全决策
提出多智能体流水线的边界攻击，使对抗内容作为可信输入跨层传播
作者把多智能体 LLM 流水线的对抗问题定义为缺少边界校验，并用生产轨迹和受控实验检查脆弱性来自架构还是骨干模型。中间输出未经验证就传给下游。作者认为，一旦某级接受对抗内容，后续智能体会把它当作可信输入。
提出 MAStrike，用 Shapley 选联盟对多智能体做共谋红队
提出 SciTrace，为科学发现智能体加入跨阶段安全推理与工具轨迹核验
SciTrace 是加在科学发现智能体流水线上的安全框架，不是再在各阶段出口放一个独立过滤器。
提出 AgentHazard 基准，评测计算机使用智能体的执行层有害行为
AgentHazard 是针对计算机使用智能体执行层安全构建的评估基准，重点探究多步工具调用下局部合理动作累积引发的危害。
提出谱系图治理层抑制多智能体协作的错误级联
作者把 LLM-MAS 中“小错变成集体错误共识”做成图上的可测传播，并用只改消息、不改拓扑的插件压低最终感染。
提出 Thought Virus，经潜意识提示使偏好沿多 Agent 消息传播
Thought Virus 把 subliminal prompting 放进多智能体通信，看单点偏差会不会在不点名目标概念时传到全网。
提出 Aura，用可信内核中介移动 Agent 的身份、感知与动作控制
Aura uses kernel-mediated structured agent interaction, replacing screen-interface mobile assistants..
用 MobiRed 评测移动 LLM Agent 面对第三方渠道的提示注入
Abstract论文评估了移动 LLM 智能体作为 confused deputy 的易受攻击性，作者称非应用控制通道可诱导智能体执行多步越权危害。