全部论文

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。

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。

MARCO 是加在蛋白质生成模型推理过程上的构象水印，用来标记知识产权，并为可能的生物安全滥用保留可追溯信号。作者还把它说成数字权利管理工具，以及符合生物武器公约的数字监管链。问题在于：专有 PGM 的三维输出可能被拿去训练盗版模型，也可能在来源被抹掉后绕过筛查。

BabelFake 是经同意与 IRB 批准采集的多语音视频 DeepFake 检测基准，用来把视觉操纵和语音合成拆开比较。

作者在两个六碱基基因组模型的采样里嵌入 SynthID，并让验证者在不知道起点、链和 token phase 时做一次校正后的检出。

UNTAG 是针对开放权重 LLM 上条件滥用检测 trigger-tag 的统一攻击评估：信号可以在解码期注入，也可以写进权重，但攻击者若能改输出或改已发布权重，检测可以失效。

PRETEXT 是一项针对基于“静态规则加语义大模型”的智能体技能安全检测框架的白盒攻击与协同进化评估研究。

TTMARK 是一种成对、无失真的文本水印：对相邻 token 的联合分布重加权，而不是逐 token 独立重加权。

Gesny 与 Giboulot 针对生成内容追溯所依赖的多比特事后图像水印，批评端到端 DNN 方案既无容量理论、又无密钥。

这是一项针对本地大模型智能体执行轨迹完整性与安全防篡改边界的实证研究。