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。
提出临时可见性协议，限制持续摄入 RAG 向量库的投毒暴露
这篇工作给持续摄入的 RAG 向量库一个失败关闭的临时可见性协议，把协议能限制的未核验暴露和依赖检测器的中毒暴露分开。
提出 MemAdapter，在检索后约束记忆对智能体推理的影响
MemAdapter 是给长期记忆智能体用的检索后调节框架，用来处理记忆诱发谄媚。
提出 COVER，用干预门判定 Agent 规则谓词能否自动执行
这篇工作测的是智能体验证器在检查之前的分流：外部规则里的哪条谓词能用固定过程解决，哪条必须交给评审。
提出 ASA 与 AttestMCP，度量并降低 LLM 对输入序列扰动的敏感
提出 IntentFlux 测量 Agent 意图漂移并提出 StateForge 修复
这篇工作把“用户改口后，过时意图仍影响答案或工具动作”做成可评分的多轮失败，并试验在生成前显式维护活跃状态。
提出 Provenance-Aware Transformers，隔离不可信来源防御间接提示注入
提出 AP2 支付协议的 Whisper 攻击与 A-VIP 绑定防御
摘要论文揭示了 AP2 协议决策层受操纵的风险，提出结构化与权能绑定防御 A-VIP，并发布评测基准。
提出 Sentinel-RL，将拓扑处置从 LLM 卸载到受约束图策略
Sentinel-RL 是面向 SOC 的神经符号架构：拓扑决策离开 LLM，改由认证图上的 HetGAT 与 PPO 完成。
提出依赖引导回滚修复，恢复记忆增强 Agent 的回答与状态
提出 RARE-Guard，阻止逆向观察被提升为指令或已验证声明
作者定义的失败是：LLM 辅助逆向中，忠实提取的二进制观察获得它并未赢得的指令权限、声明证据或可信状态。
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。