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提出 TRANSCOPE，用 CPU 硬件计数器推断训练集成员
摘要TRANSCOPE 揭示了分词器在嵌入表引发的硬件访问局部性差异，证实微架构计数器可突破恒定时间与置信度遮蔽防御。
提出闭环激活引导，在扩散语言模型去噪过程中注入定向偏见
摘要通过去噪中间概率反馈动态调节残差流转向，证明扩散语言模型在推理服务栈中存在闭环偏见注入脆弱性。
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。
提出抗删除水印 RMCW，在生成时注入 Reed-Muller 结构并做局部检验
提出 HXAI 分层隐私解释框架，本地保留细解释并只发布加噪摘要
HXAI 是面向分布式能源系统的分层隐私保护解释框架，服务规划、监测与诊断，而不是实时控制。
提出 AgentTrap 有状态蜜罐，欺骗并反击自主渗透测试 Agent
用 SCM 合成会话并训练检测器识别推理层滥用
提出成对无失真水印 TTMARK，增强低熵下的机器文本检测
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。
提出 Tracekit，审计编码 Agent 的意图、推理与动作并检测账本篡改
Tracekit 是无第三方依赖的编码智能体审计层：把人类请求、模型自述和已执行动作并排写入可外部锚定的哈希链，执行前用正则门，事后用规则和独立模型互查。
部署蜜罐测量针对暴露 LLM 基础设施的攻击
构建 ACE 语料，评测内核级证据对 Agent 攻击检测的有效性
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。。
提出 DenMark，在扩散语言模型去噪时注入可抵抗保义编辑的语义水印
DenMark 是面向扩散语言模型的语义水印：在去噪的局部更新里注入密钥相关语义信号，并在编辑改变 token 边界后仍检测。现有句子级语义水印要先完成整个语义单元再打分取舍，而 DLM 以任意顺序更新掩码，中间单元不完整。DenMark 把续写划成固定 token 区域，对每个局部候选做不提交的 rollout 补全，按语义分 gb 的平均选择更新，从而沿轨迹累积证据。
提出 PMPA，经外部源向 Agent 持久记忆投毒并跨会话泄露隐私
摘要论文提出了持久记忆投毒攻击 PMPA，报告了 harness 智能体在处理外部数据时易受跨会话记忆投毒与隐私泄露的风险。
提出 PMA，用流形对齐从 E2EO 混淆向量恢复明文
提出 Cocktail 水印，共嵌稳健与脆弱信号以溯源并发现篡改
提出 EXE-Bench 比较 Windows 恶意软件检测器的可用性权衡
EXE-Bench 用同一设置给 AI Windows 恶意软件检测器做四指标排序，而不是只比一次测试集准确率。。
提出企业级检测系统 ADR，识别编程 Agent 的提示注入与恶意 MCP
摘要提出了端点因果遥测、两级在线分流与离线红队闭环的 ADR 系统，并在生产环境中验证了有效性。