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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。

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。

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。

ACE 是一份把智能体会话的内核 syscall 痕迹与应用层清单、转录配对起来的检测语料和基准。。

论文针对大语言模型智能体面临的间接提示注入威胁，研究了利用条件句式实现时间分离的爆炸提示词。

Mind the Gap 把 DAO 提案的描述–执行不一致（DEMI）做成可在投票窗口内运行的检测问题。。

GraphProfiler 是一个可审计的 LLM 敏感属性画像器：用源链接个人知识图谱，把推断落到具体帖子。

AMS 是面向开放权重模型、部署前使用的激活扫描器，用来看安全训练被拿掉或改写之后，激活空间里还留着什么几何痕迹。

本文系统研究了大语言模型在执行多标准监督与评判时的决策负载瓶颈及其安全风险。