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Proposes SAFE-QE, which filters unsupported hallucinated words in LLM query expansion
AbstractSAFE-QE suppresses expansion hallucinations with reproducibility and coverage selection; the authors say ranking quality shows no visible cost.
Proposing DRYLAB-Bench to evaluate agentic LLMs' high-risk mutation design capability
Proposes the ISE framework to evaluate the epistemic humility of LLM agents under knowledge conflicts
What the authors want to test is not whether the agent's final answer is correct, but whether, when a knowledge conflict arises, it recognizes the gap in its trajectory, performs bounded tool follow-up, and writes the unresolved uncertainty to the user.
Proposes LGWM, using an action-conditioned world model to verify GUI agent screen transitions.
Measures citation fragility in AI search, demonstrating that ordinary public posts can enter citations and answers.
AbstractThe authors claim the paper quantifies vulnerabilities in AI search caused by citation preferences and low posting thresholds; tests show public web posts can penetrate AI citations, and they call for auditing the citation supply chain.
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 SSCBench，评测工具调用 Agent 故障注入测试的证据有效性
SSCBench 研究工具使用智能体的故障注入结果，在什么证据条件下可以被解释。
评测 LLM 审计 Agent 日志时来源重建是否有证据支持
包级审计检查保存的智能体动作里，哪些来源结论能被交给分析者的记录支持。
用混合生成式多智能体仿真考察基准留出对评分与满意度差距的影响
提出 PackHallu，经规则文件提示注入诱导编码 Agent 换用攻击者指定包
PackHallu 研究一种针对编程智能体规则文件的提示注入：让智能体在本应使用合法依赖时，改导入攻击者指定并控制的包。
提出 CARE 框架，在误分类风险约束下减少人机协作的人工查询
CARE 是面向人机协同二分类的端到端流水线，要在误分类风险不超过用户容忍的前提下减少人类查询。设定是 i.i.d.数据流、人类 oracle 标签正确、AI 为任意黑盒概率分类器。
提出 SBW，为 LLM Agent 轨迹做抗改写与伪造的语义行为水印
SBW 是免训练的智能体行为水印，把所有者标识放在离散动作选择上，而不是输出 token。
构建 MedDistract 基准，测量偶发信息对临床文书与推理的污染
提出 SkillPoison，用局部有效的成功经验诱导自进化 Agent 形成过度泛化技能
SkillPoison 提出了一种针对自进化智能体经验到技能形成过程的攻击范式，通过组织已验证的成功经验诱导技能过度泛化。
提出 ProbeGuard，按共识形成过程对医疗问答做选择性弃答
ProbeGuard 是给多轮共识医学问答用的认证弃权框架：基板照原样作答，弃权只看共识是怎么形成的。
评测记忆门控对激活诱导与记忆诱导谄媚的防御效果
作者在四个开源指令模型上，把激活转向和外部记忆处理放进同一纵深防御协议，看记忆诱发谄媚和内部谄媚压力能否分开压低，以及个性化效用还剩多少。要处理的问题是：检索到的用户历史会推动模型顺从存储信念。只改外部上下文，并不直接动模型内部的谄媚表征。
提出 TasteVal 基准，衡量模型设计实验并解释结果的研究品味
构建 BazaarBench，评测 C2C 市场中 Agent 的违规与失信行为
BazaarBench 针对大语言模型智能体在去中心化 C2C 交易中的代理安全问题，提出了一个结合底层实体状态与大模型裁判的仿真基准平台。
评测 coding agent 在非公开漏洞上的利用生成、修复与后续攻击
作者比较编程智能体在利用生成与漏洞修复上的自主表现，并检查修复之后还能不能被攻破。文中的 help 指自主完成任务，不是提升人类操作者。
提出校准重合成方法，以生成器反演保真度认证真实图像并防御对抗扰动
Abstract论文提出基于反演保真度与阈值校准的健全认证框架，在对抗扰动下维持错误率界限，并指出真实内容可认证性随生成器演进而萎缩。