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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 VAL 框架，并用确认门与参数沙箱约束智能体高风险工具调用
提出 ASA 与 AttestMCP，度量并降低 LLM 对输入序列扰动的敏感
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
提出工具型 Agent 的自适应攻击 DART 与预执行防御 SAGE
Abstract论文提出状态控制框架 SEAD、攻击 DART 与防御 SAGE，实验显示执行反馈与环境探测在攻防交互中具有关键作用。
提出并评测保险库中介执行边界，隔离 Agent 的 API 凭据
这是一项智能体 API 凭据威胁分析及 Vault 执行边界的功能评测。作者关心的不是模型能否承诺保密，而是认证材料是否会进入模型、日志、记忆和执行代码。
提出 Skilder，按角色渐进下发企业工具并确定性拦截越权调用
Skilder 把企业工具型智能体的能力按角色打包，经一个 MCP 服务器做渐进发现，使工具范围由服务器而不是提示词来执行。
提出 APEXA，在工具层拒绝无执行支撑的结果并拦截电机命令
APEXA 是先进光子源上的数据还原框架，用工具层代码约束语言模型智能体的工具调用。
提出企业 MCP 零信任授权与发现扩展，在架构上拒绝提示注入下的越权调用
作者把零信任放在 MCP 工具调用边界：智能体即使被提示注入，也不能调用其凭证范围之外的工具。问题来自三点部署性质。调用意图会随不可信上下文改变。
构建 APort Vault 基准，对比支付智能体模型拒答与确定性授权
提出 ATF 与 NTR，过滤或恢复工具集以阻止 Agent 调用攻击工具
提出 FLOWSEAL，用工具级信息流控制阻断智能体隐私泄露
Abstract作者分析大模型智能体隐私检查与攻击面重合问题，提出外部拦截防御 FLOWSEAL 并验证有效性。
提出意图驱动本地框架 Veilmind，净化发往远程模型的提示词
本地侧的意图驱动净化，用来降低用户提示词发往不受信任远程模型时的敏感属性暴露。
为冻结模型与目标域自动搜索可部署的 Agent 安全 harness
提出 SafeEvolve，用轨迹证据协同演化安全 harness 与策略
SafeEvolve 把已完成的 on-policy 轨迹变成安全 harness 的有界更新，并用两阶段 SFT-RL 把这些更新内化进工具使用策略。
提出 AgentKernel，用四支柱强制中介 Agent 的输入、工具与记忆
AgentKernel 是把安全做成组织原则的智能体 OS 架构，不是带跑分的攻防评测。
提出 ClawSentry 多层监控网关，在技能准入和运行时拦截恶意技能与隐藏指令
ClawSentry 是挂在智能体运行时之外的安全监督网关，用来同时盖住 skill 执行的多个生命周期边界，并把已被拒绝的效果记到会话里。
提出 PACE，用策略认证与签名决策记录拦截 DeFi 智能体违规交易
提出静态优先核验器 CARE，在派发前判定智能体 shell 命令可否执行
提出 SciGuard 外部护栏与 SciMT 基准，控制化学科学 AI 误用
这篇工作把化学科学 AI 的误用控制做成外部智能体，而不是改模型权重。作者担心合成规划、毒性预测和科学语言模型被用来获取有害物质信息、规避监管或传播危险知识，同时合法工业用途又不能靠一律拒绝来处理。SciGuard 由 LLM 担任中介，把原则和指南放进短期记忆，把分子库、危害库、法规和交互历史放进可检索的长期记忆，再按 Chain of Thought 调用 Chemprop、LocalRetro 等工具，或用 RAG 补法规片段，最后回答、追问或拒绝。