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提出 AgentSpy，在系统调用层观测 Agent 并检测技能注入
本研究提出了面向 AI 智能体的系统级外部监控与行为分析框架 AgentSpy。
提出特征方向漂移机制与探针空间走廊正则，抑制蒸馏潜隐特质迁移
摘要论文将潜意识学习归结为特征方向漂移的持续累积，并提出走廊正则化在微调中控制隐蔽特征转移。
构建 COUNTER-GEO-BENCH，评测生成式搜索对信息扭曲 GEO 的防御
摘要论文构建了针对 GEO 虚假信息的首个防御基准，揭示通用护栏的失效与反作用，并提出了有效的轻量对比检测基线。
提出 SAGE，用少量已核验样本按相似度清洗投毒训练数据
用零空间投影净化 LoRA 微调模型后门并保留基座与下游能力
提出 NEEDLE，用权重正交化在已知触发器时去除大模型后门
摘要NEEDLE 用闭式权重编辑去掉已知触发器的后门，并保住拒绝子空间。
提出类型化溯源与断言护栏，约束持久 Agent 的自传断言释放
提出可安装护栏技能 SkillSonar，在运行时分流技能增强 Agent 的敏感动作
提出 MROP，在发射端推理时纯化输入以抵御训练投毒后门
MROP 是 deep JSCC 无线图像传输上的推理时输入纯化，对象是矩形补丁后门。
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
提出 NDDL，用良性扩散轨迹检测文生图后门提示并定位触发 token
NDDL 是面向文生图扩散模型的后门防御：防御者只有白盒模型访问和良性提示词，没有后门先验，需要区分后门提示词并找出触发 token。
提出 S³ 多阶段防御，由 guard agent 编排阶段安全技能检测并缓解风险
提出 TRIM，在黑盒推理时定位并净化图像后门区域
提出 FedMAST，用多轴结构痕迹检测并遏制联邦学习后门
提出 BPP、GDBRO 与 RFCBES，在持续学习中净化并选择性恢复后门样本
面向 CLUBA 的鲁棒动态扩展防御：每个增量任务都可能含少量后门样本，模型只能看到当前任务数据，却要同时少遗忘、学得会、还不记住触发。
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。
提出冻结特征提取并只重训分类器的混合检测，抵御标签翻转式机器遗忘
SNN+XGBoost 把一次训练的神经形态前端和可周期更新的树分类器拆开，用来做电网多类入侵检测，并针对 machine unlearning 式标签翻转。
提出 ODPure，在输入阶段用腐蚀重建与共识净化目标检测后门
提出任务绑定令牌与策略预言机，在多智能体流水线中拦截未授权执行
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 SKILLLITE，以证据引导的紧凑 LLM 在部署前审计恶意 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。