另有 216 篇论文还没打上分类标签，暂不在筛选结果里。
提出义务识别基准 ObligationBench，并训练护栏识别 Agent 未履行的安全义务
作者认为编码智能体的安全不能只靠拦截禁止动作，还要找出终止时仍未做的安全关键动作，并将其称为义务。
演化可检查评分器并与自改进 Agent 共同演化，抑制奖励作弊
开放任务没有验证器时，被演化的是评分器，而不是再补一条手写 rubric。
构建统一奖励作弊检测基准 RH-Detect 并评测零样本检测器
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。
提出 RAG-PIBench，评测 RAG 上下文中提示注入检测器
提出监控深伪基准 CCDF，在统一编码后评测检测器对伪造犯罪事故录像的识别
摘要提出消除格式捷径的监控深度伪造基准 CCDF，揭示现有检测器难以识别商用生成视频。
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。
提出手语转文本接入儿童安全过滤的部署前审计协议
手语儿童到达基于文本的儿童安全机制时，机制看到的是机器翻译，不是儿童所做的手语。作者要解决的是：这条边界在部署前应如何审计。
评测记忆门控对激活诱导与记忆诱导谄媚的防御效果
作者在四个开源指令模型上，把激活转向和外部记忆处理放进同一纵深防御协议，看记忆诱发谄媚和内部谄媚压力能否分开压低，以及个性化效用还剩多少。要处理的问题是：检索到的用户历史会推动模型顺从存储信念。只改外部上下文，并不直接动模型内部的谄媚表征。
评测文生图模型的有害内容生成能力与审核检测缺口
构建多语言音视频 DeepFake 基准 BabelFake 并评测检测器
BabelFake 是经同意与 IRB 批准采集的多语音视频 DeepFake 检测基准，用来把视觉操纵和语音合成拆开比较。
提出 AgentSpy，在系统调用层观测 Agent 行为并检测技能注入
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。
提出校准重合成方法，以生成器反演保真度认证真实图像并防御对抗扰动
摘要论文提出基于反演保真度与阈值校准的健全认证框架，在对抗扰动下维持错误率界限，并指出真实内容可认证性随生成器演进而萎缩。
提出检测、结构化与 GSPO 流程，降低共识生成的提示注入错位
这是一篇把 LLM 数字孪生放进增强民主的博士论文，分个体表示、政党聚合和共识生成的提示注入三章。
提出 CorrectGuard，在不可查看输入上估计黑盒护栏决策对错
CorrectGuard 面向不能人工检查生产输入、也没有生产标签的黑盒安全护栏，用外部模型估计单条决策是否正确，并据此排序和弃权。离线基准会随数据和攻击变化，未必代表生产分布。隐私约束还可能禁止模型查看原文或可反演的稠密嵌入。
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 SecJev，用场景加权训练把决策模型适配为安全类型化判断
SecJev 是 0.8B 到 9B 的安全决策模型族，作者称据其所知是首个面向安全的 Jev-like 家族。
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 ASA 与 AttestMCP，度量并降低 LLM 对输入序列扰动的敏感