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提出 TACIT，从冻结内部表征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。
评测智能体记忆软撤回是否生效，并提出陈旧检索防护
摘要系统揭示了记忆系统软撤回在检索时普遍未执行的安全漏洞，证明写回会击穿现有防御，并提出读取端防护作为必要控制手段。
提出 SkillSecurer，检测定位并修补智能体技能中的提示注入
提出基准 TRACE SAFE-BENCH 评测多步工具调用轨迹护栏
TRACE SAFE-BENCH 用固定的多步工具轨迹评护栏，问的是不安全动作到达环境之前能否被拦住，而不是智能体自己会不会拒绝。
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 DEMI 检测框架，在执行前识别 DAO 提案描述与执行载荷的不匹配
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。。
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 ActGuard，在执行前审计并遮盖诱发动作偏离的间接注入
提出条件触发的爆炸提示词，延迟激活 Agent 的间接提示注入
论文针对大语言模型智能体面临的间接提示注入威胁，研究了利用条件句式实现时间分离的爆炸提示词。
提出 SKILLLITE，以证据引导的紧凑 LLM 在部署前审计恶意 Agent Skill
SKILLLITE是面向紧凑、可本地部署 LLM 的恶意 Agent Skill 预执行审计框架，作者单位为南洋理工大学。