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Proposes DREAM, which selectively weakens agent-poisoned memories while preserving benign memories.
提出 PyCache Trap，用字节码缓存替换绕过 Agent 技能扫描器
这篇论文研究了智能体技能（Agent Skills）安全扫描中的“审查–执行脱节”问题，并提出了对应的攻击验证与防御方案。
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 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 APEX，在执行边界用授权契约防御 Agent 间接提示注入
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 Kubernetes 运维智能体的七层纵深防御框架与参考架构
把 Kubernetes 上的运维智能体当作不可信租户，在假定提示注入已完全控制其工具选择的前提下，用基础设施重建数据面与控制面的边界。要解决的是：智能体读日志、注解、工单或 MCP 工具描述时，这些内容可以变成它带着自身凭据执行的命令。模型对齐和分类器只降低概率。
提出 ASA 与 AttestMCP，度量并降低 LLM 对输入序列扰动的敏感
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 PACE，在工具调用前做路径隔离与效果授权
PACE 是面向工具调用型 LLM 智能体的运行时调解：当准入证据无法区分会改变行为的规格时，不在出口站点上撤销调解，而在最后一次工具调用前同时检查表示出的影响路径和请求权限。
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 ActionGuard 在执行前拦截被投毒技能诱发的未授权工具调用
提出 FlowReview，用授权配对与确定性提交门控控制多智能体组合信息流
这篇工作把多智能体安全写成一件必须同时成立的事：拦住组合信息所启用的禁止使用，并完成同一场景里任务所需的授权使用。
提出证据引导的 SKILLLITE，审计部署前恶意 Agent Skill
SKILLLITE是面向紧凑、可本地部署 LLM 的恶意 Agent Skill 预执行审计框架，作者单位为南洋理工大学。
用任务绑定令牌和策略预言机拦住多智能体流水线的未授权执行
作者在一条会改写沙箱邮件库的四智能体流水线上，检查低权限失陷会不会变成未授权的真实动作。
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 IntentCap，按来源字段所有权合成并裁决 Agent 能力租约
IntentCap 是把智能体能力绑到当前任务意图、并按上下文来源划分字段所有权的权限机制。
提出 SkillSecurer，检测并修补 Agent 技能中的提示注入漏洞
Proposes execution-state forgetting, using provenance-guided selective replay to purify stateful agents
This work defines forgetting in long-horizon agents as runtime counterfactual equivalence, rather than deleting a plaintext memory.
提出 SkillSonar，把运行时防护做成可演化技能以拦截恶意技能