全部论文

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。

Jev 是 TypeSafe 的 System One 模型，把应用 state 和固定问题变成 Choice、Noul 或 Score 的类型化决策与概率。作者用官方 API 和可改训练的 NanoJev，考察它作为决策层时的操纵、泄露与双重用途。

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。

PILLAR 是面向公开语料的隐私 RAG：半诚实服务器学不到查询词项和访问模式，客户端仍拿到用于增强生成的 k 篇文档。

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。

PIDS-Bench 是一个冻结的检测器级基准，用来在固定阈值下同时看提示注入检测和良性误报。

CIG-MIA 是针对 RAG 外部知识库的成员推断攻击，同时覆盖灰盒和纯文本黑盒。

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。

本地侧的意图驱动净化，用来降低用户提示词发往不受信任远程模型时的敏感属性暴露。

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。