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 MIRROR，用多路径摘要多数表决保障多智能体通信完整性
MIRROR 是 LLM 多智能体通信层上的多路径法定人数完整性原语，只处理不透明字节，不解释消息内容。要处理的是 Agent-in-the-Middle：中介合法终结 TLS 后可改在途消息，而语义校验有推理开销和误拦，签名又要求私钥管理。做法是生成结束后复制同一规范化载荷。
提出 BDA，按辩证动作可靠性加权聚合多 LLM 议会以抵抗持续对抗
BDA 是一种不另调 LLM 的多 LLM 议会聚合方法，同时处理置信度校准和持续不可靠席位。
提出 AuraForge，从漏洞修复合成安全测试并训练编码 Agent
AuraForge 把真实仓库的历史漏洞修复变成可执行训练任务，用来监督编程智能体同时满足功能请求和隐含的安全要求。
提出 MiniRep，在多智能体辩论聚合中结合当前质量、风险与历史声誉并限制克隆组
MiniRep 是面向恶意智能体的 MAD 声誉聚合，只作用在 Decide 阶段。
提出间接数据投毒攻击，操纵科研智能体得出虚假结论
提出 SecureForge，在推理时优化系统提示以减少编码智能体的代码弱点
SecureForge是一条只用 API 和静态分析、在推理时加固编码模型的流水线。