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提出 TACIT，读取冻结隐藏状态以检测智能体有害轨迹
摘要提出基于内部表征的智能体轨迹安全检测方法 TACIT，揭示工具风险表征特性并在多项基准上提升检测表现与效率。
提出 SafeEvolve，用轨迹证据协同演化安全 harness 与策略
SafeEvolve 把已完成的 on-policy 轨迹变成安全 harness 的有界更新，并用两阶段 SFT-RL 把这些更新内化进工具使用策略。
提出 Safety Operator，用谱优化调节安全指令表达强度
构建 TriggerBench 并训练 ThinkingGuard，检测图文隐式风险
这篇工作研究多模态隐式风险检测：图文各自良性，风险只在关键元素与触发元素交互时出现。
提出推理时 Unicode 归一化的检测器，识别遭字符级扰动的 AI 生成文本
DeBERTa-ConPara 是一个面向部署的 AI 文本检测器：DeBERTa-v3-large 在多数据集原始文本上训练，推理前做确定性 Unicode 归一化，用一个固定阈值面对没有目标域标签的场景。
提出 MOMAT 多图集检索与轻量判定，防御量化模型越狱
提出 TS-Guard 与 TS-Flow，执行前检测并修正智能体有害工具调用
ToolSafe 研究 LLM 智能体在工具执行前的步骤级安全：基准 TS-Bench、护栏 TS-Guard，以及反馈驱动框架 TS-Flow。
提出生成式护栏 HiveTraceGuard-Pro，检测提示注入、越狱与混淆
HiveTraceGuard-Pro 是面向请求与回复审核的 0.6B 生成式护栏，由 Qwen3-0.6B 经 LoRA 微调，在俄语和英语上训练，只输出一个 safe/unsafe 裁决。
用后验重加权解释多模态上下文越狱，并提出风险门控的良性示例注入防御
Zhang 等把多模态 ICL 越狱写成对齐模型在安全与有害隐模式之间的推理时后验漂移，并据此做风险门控防御。
提出 FLOWSEAL，在工具边界以信息流控制阻断智能体隐私泄露
摘要作者分析大模型智能体隐私检查与攻击面重合问题，提出外部拦截防御 FLOWSEAL 并验证有效性。
提出 SeTox 检索增强框架，检测中文新词的隐性毒性
SeTox 研究中文新词上的隐性毒性检测：词表加检索增强，使静态 LLM 在不重训练的情况下利用公开网页上下文。
用 SCM 合成会话并训练检测器识别推理层滥用
提出 S³ 多阶段防御，由 guard agent 编排阶段安全技能检测并缓解风险
提出 LeakGauge，用行为后缀的 prefill 对数概率检测上下文泄露
提出 EvoSafeHarness，为冻结模型与目标域自动搜索安全 harness
提出身份绑定且只收窄的能力令牌，用上下文外钱包约束智能体
代表人类行动的分布式智能体，需要一种不把密钥放进语言模型上下文的授权方式。