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提出 LTBD，用可学习分隔符隔离可信指令与不可信数据
LTBD 是一种不改基座权重的提示注入防御：只学习用来标出可信指令与不可信数据边界的四个 token 嵌入。
提出 CredLeak-Bench，评测 Agent 面对钓鱼的凭据泄露与恢复
提出服务方间接提示注入，把主动智能体的决策协助转向预选目标
外部提供者只控制与自身目标关联的内容，就可以把良性主动个人智能体的协助转向该目标。
提出 UnAct，仅以前向激活干预从分类器中遗忘指定类别
UnAct 是一种事后类别遗忘：删除请求可以只有少量该类图像，且没有标签和保留数据。它不用梯度，只对遗忘图像做前向。编辑对象是分类器所读的后期单元。
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 NEEDLE，用权重正交化在已知触发器时去除大模型后门
AbstractNEEDLE 用闭式权重编辑去掉已知触发器的后门，并保住拒绝子空间。
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 CoSec 评测社区 Agent 是否越界披露受保护信息
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 Provenance-Aware Transformers，隔离不可信来源防御间接提示注入
提出 ALIBI，向恶意二进制注入不执行掩护叙事使分析器误判为良性
ALIBI 是针对 LLM 恶意软件分诊的语义掩护叙事攻击：不覆盖系统指令，而把仍可见的可疑静态证据重释成良性安全产品的预期行为。
提出基准投毒攻击，使自修改编码 Agent 跨代写出含漏洞代码
Abstract论文报告了恶意基准能污染自修改代码智能体的进化过程并持续输出漏洞，警示系统设计需纳入安全约束。
提出 Emergence World，对长时程多智能体系统开展对抗压力测试
Abstract作者通过长期平行世界实验指出模型对齐不具备可组合性，单模型群体会产生社会奉承、协同退缩及语言不透明等失效。
提出 PMPA，经外部源向 Agent 持久记忆投毒并跨会话泄露隐私
Abstract论文提出了持久记忆投毒攻击 PMPA，报告了 harness 智能体在处理外部数据时易受跨会话记忆投毒与隐私泄露的风险。
提出 DEMI 检测框架，用生命周期模拟和证据映射发现 DAO 提案错配
这是面向 DAO 治理的执行前错配检测研究：攻击者可以提交看似合理的描述，但让获批载荷执行另一种行为，投票描述并不直接约束代码。
提出 GraphProfiler，用个人知识图谱从帖子历史推断敏感属性并溯源
GraphProfiler 是一个可审计的 LLM 敏感属性画像器：用源链接个人知识图谱，把推断落到具体帖子。
提出 OBELISK 三级流水线，权衡恶意软件检测的准确率、开销与鲁棒性
OBELISK 把 Windows PE 恶意软件检测做成 YARA、EMBER-GBDT 与 Nebula 的顺序流水线，用来同时看检出、计算开销和对抗鲁棒性。
提出 MROP，在发射端推理时纯化输入以抵御训练投毒后门
MROP 是 deep JSCC 无线图像传输上的推理时输入纯化，对象是矩形补丁后门。
提出 LongPIBench，评测长文档场景下的提示注入攻击与防御
Abstract论文构建长文本提示注入基准 LongPIBench，揭示启发式与优化攻击在长文档中的高有效性及现有防御的大幅失效。
提出同策略蒸馏防御微调方法 SecOPD，抵御自适应提示注入