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Proposes LGWM, using an action-conditioned world model to verify GUI agent screen transitions.
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 AgentTracer，事后定位间接提示注入的注入点并重建攻击链
提出 MFOTL 离线时序验证以监控工具 Agent 的危险动作链
这篇论文对工具调用大语言模型智能体的安全监控进行了形式化时序验证研究。
提出 Secure-CUA，用动作事务约束计算机使用智能体的不可信影响
Secure-CUA 要限制图形界面里不可信内容对 CUA 决策和 GUI 执行的影响，同时保留合法任务所需的不可信信息。
提出 SPECGUARD，用 Lean 证书在编码 Agent 执行前证明任务冲突
Abstract提出预执行冲突检测与证明框架，在多个基准和真实仓库中成功证明任务与测试不可同时满足。
提出 AdvSim2Real，协同训练网页智能体抵御页面注入
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 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 SRFT，让 Agent 从失败经验中学习拒绝提示注入
提出 AgentTrap 有状态蜜罐，欺骗并反击自主渗透测试 Agent
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
为 Agent 提出资源层授权系统 Pincer，用数字分身执行动态最小权限
Pincer 是加在现成 coding agent 上的资源层授权防御：用只受用户侧信息影响的 digital twin 做动态最小权限，并与 tool-call 层防御并存。要处理的是用户维护策略带来的权限蠕变和授权疲劳，以及不学习用户策略的 tool-call 分类器。作者引述工作称 auto mode 会放行多数不安全操作，并认为推理代码或复杂 shell 的效果在这一层不实际。
提出 ToolFence，以能力蓝图和确定性授权拦截 Agent 未授权工具调用
提出 EC-Agent 联合回执，绑定工具智能体的主张、证据与执行并支持重放审计
EC-Agent 为工具智能体的审计增加一份可重放的联合回执：它同时绑定发出的主张、精确来源片段、有序执行前缀，以及该次执行看到的来源版本和访问状态。
提出 Pictionary，将不可信文本渲染成图像以防御提示注入
提出 Tracekit，审计编码 Agent 的意图、推理与动作并检测账本篡改
Tracekit 是无第三方依赖的编码智能体审计层：把人类请求、模型自述和已执行动作并排写入可外部锚定的哈希链，执行前用正则门，事后用规则和独立模型互查。