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。
提出热启动 Bandit 的部署前有界离线注入攻击
提出 Provenance-Aware Transformers，隔离不可信来源防御间接提示注入
提出 ALIBI，向恶意二进制注入不执行掩护叙事使分析器误判为良性
ALIBI 是针对 LLM 恶意软件分诊的语义掩护叙事攻击：不覆盖系统指令，而把仍可见的可疑静态证据重释成良性安全产品的预期行为。
提出 OBELISK 三级流水线，权衡恶意软件检测的准确率、开销与鲁棒性
OBELISK 把 Windows PE 恶意软件检测做成 YARA、EMBER-GBDT 与 Nebula 的顺序流水线，用来同时看检出、计算开销和对抗鲁棒性。
提出 LongPIBench，评测长文档场景下的提示注入攻击与防御
摘要论文构建长文本提示注入基准 LongPIBench，揭示启发式与优化攻击在长文档中的高有效性及现有防御的大幅失效。
提出对抗重构，仅改表述以拉高 AI 审稿分数
摘要揭示 AI 审稿系统易受纯表述重构操纵，建议在部署前解耦科学与写作评价。
提出 PaperGuard，用图文注入与梯度扰动抬高自动审稿分数并检测恶意指令
PaperGuard同时评测并检测多模态 AI 审稿中的评分操纵。
提出日志基底提示注入，操纵 SOC 分析员的分类、摘要与处置建议
摘要在 gpt-4o-mini 上，人格劫持与上下文操纵可改写 SOC 分析输出，直接覆盖在分类上无效。
用简历中的不可见指令做间接提示注入，操纵招聘推荐
摘要作者称推理在简单注入下会帮攻击圆谎，在不合逻辑的复杂注入下又会把欺骗漏出来。
提出 prompt-in-content 攻击，用上传文档指令劫持摘要
prompt-in-content 攻击把指令放进会被上传的文件，使用户的普通文档任务变成触发器。