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 LADE，用首 token 暗知识在生成前过滤越狱查询
LADE 是一种只读首 token 输出概率的防御，用来在生成前挡下可能引出有害回复的查询。
提出 Persona Guardrail，强制客服智能体守住功能边界
Persona Guardrail 是客服向智能体的同步运行时防御：先写明功能边界，再决定放行或拦截，而不是只检测某一攻击类。
提出收缩约束 SSM 安全头，认证嵌入扰动并检测越狱
给 SSM 安全头一个收缩条件，并在越狱检测上使用收缩正则的 S4 头。。
提出 SAGE，用少量已核验样本按相似度清洗投毒训练数据
提出 MOMAT 多图集检索与轻量判定，防御量化模型越狱
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。
构建 TriggerBench 并训练 ThinkingGuard，检测图文隐式风险
这篇工作研究多模态隐式风险检测：图文各自良性，风险只在关键元素与触发元素交互时出现。
用 SCM 合成会话并训练检测器识别推理层滥用
提出 Fed-ADR，用编排服务器协同操纵梯度攻破联邦学习并检测恢复
Fed-ADR 是一套面向联邦学习的攻击、检测与恢复框架：编排服务器改写合谋客户端的梯度，使参数服务器的现有防御把投毒更新当成良性，同时在发现后用历史梯度把全局模型原地修回来。
提出 HE-Guardrail，在密文推理中评估越狱护栏并门控回复
把越狱护栏装进同态加密 LLM 推理：服务器不解密，也能按安全决策决定客户端看到目标回复还是拒绝回复。
提出 SkillSecurer，检测并修补 Agent 技能中的提示注入漏洞
提出神经符号纵深架构，阻断 AI-SOC 的日志投毒与间接提示注入
用后验重加权解释多模态上下文越狱，并提出风险门控的良性示例注入防御
Zhang 等把多模态 ICL 越狱写成对齐模型在安全与有害隐模式之间的推理时后验漂移，并据此做风险门控防御。
提出 VERITAS，用双边背书剪除本地隐私图学习中的投毒节点
VERITAS 是面向本地差分隐私图学习的投毒防御协议，按 trust-but-verify 在保持 ϵ-LDP 的同时剪除伪造节点。
提出 SRD-GUARD，以语义改写与多模型联合评分拦截包装式越狱
提出 FedMAST，用多轴结构痕迹检测并遏制联邦学习后门
提出类型化溯源与断言护栏，约束持久 Agent 释放自传断言
提出生成式护栏 HiveTraceGuard-Pro，检测提示注入、越狱与混淆
HiveTraceGuard-Pro 是面向请求与回复审核的 0.6B 生成式护栏，由 Qwen3-0.6B 经 LoRA 微调，在俄语和英语上训练，只输出一个 safe/unsafe 裁决。