另有 201 篇论文还没打上分类标签，暂不在筛选结果里。
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 ASPIRE 行为图搜索，开放式发现 Agent 提示注入漏洞
ASPIRE 是给搭建方用的智能体提示注入红队引擎，目标是开放式画出可利用的行为路径，而不是在固定任务上打磨一条载荷。
提出 CredLeak-Bench，评测 Agent 面对钓鱼的凭据泄露与恢复
提出 DP-MixMin，私有学习公开数据混合并做差分隐私微调
DP-MixMin 是一条端到端的差分隐私训练流程：先私下决定多个公开数据集的预训练混合，再预训练并在敏感数据上 DP 微调。作者称这是首个这样的流程。
提出服务方间接提示注入，把主动智能体的决策协助转向预选目标
外部提供者只控制与自身目标关联的内容，就可以把良性主动个人智能体的协助转向该目标。
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 SRFT，让 Agent 从失败经验中学习拒绝提示注入
构建 EvoRiskBench 评测工作区 Agent 的运行时安全风险
摘要论文构建了工作空间智能体运行时风险基准 EvoRiskBench，发现高执行力智能体在 IPI 下面临较高安全风险。
提出 ReGap，用自生成伪监督微调恢复模型中的隐私关联
摘要提出无真实私有监督的恢复攻击 ReGap，实验显示微调可通过自生成数据唤醒模型潜在隐私关联，突显后适应隐私风险。
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 MADBench，评测多智能体辩论是吸收还是放大对抗影响
MADBench 是一个评测多智能体辩论安全性的基准，用来看攻击是被辩论吸收还是被放大。
提出 Intervention Score 与 DIR-R，按干预效果选择并修订遗忘参数支持
Storage Is Not Strategy 研究局部化 LLM 遗忘里两个常被混在一起的决定：一开始该更新哪些参数，以及优化改变模型之后这个选择要不要改。
提出 AdaLCPI，把恶意指令拆成碎片嵌入工具返回并诱导 Agent 越权执行
提出 Pictionary，将不可信文本渲染成图像以防御提示注入
提出跨独立 Agent 的记忆跳跃攻击，经共享工件在助手间自传播
该论文系统研究并量化了通过共享持久工件在具有独立私有内存的 LLM 智能体之间发生自传播的“工件介导传播”攻击风险。
用 CoSec 评测社区 Agent 是否越界披露受保护信息