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 UnAct，仅以前向激活干预从分类器中遗忘指定类别
UnAct 是一种事后类别遗忘：删除请求可以只有少量该类图像，且没有标签和保留数据。它不用梯度，只对遗忘图像做前向。编辑对象是分类器所读的后期单元。
提出 SRFT，让 Agent 从失败经验中学习拒绝提示注入
提出 PACE，在工具调用前做路径隔离与效果授权
PACE 是面向工具调用型 LLM 智能体的运行时调解：当准入证据无法区分会改变行为的规格时，不在出口站点上撤销调解，而在最后一次工具调用前同时检查表示出的影响路径和请求权限。
提出 ZoneClaw，用记忆分区防御计算机使用 Agent 的持久记忆攻击
为 Agent 提出资源层授权系统 Pincer，用数字分身执行动态最小权限
Pincer 是加在现成 coding agent 上的资源层授权防御：用只受用户侧信息影响的 digital twin 做动态最小权限，并与 tool-call 层防御并存。要处理的是用户维护策略带来的权限蠕变和授权疲劳，以及不学习用户策略的 tool-call 分类器。作者引述工作称 auto mode 会放行多数不安全操作，并认为推理代码或复杂 shell 的效果在这一层不实际。
提出 NEEDLE，用权重正交化在已知触发器时去除大模型后门
摘要NEEDLE 用闭式权重编辑去掉已知触发器的后门，并保住拒绝子空间。
提出 Pictionary，将不可信文本渲染成图像以防御提示注入
提出多智能体系统提示注入的威胁模型与四层架构防御
提出条件触发的爆炸提示词，并设计摄入期检测器 DeFuse
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 Provenance-Aware Transformers，隔离不可信来源防御间接提示注入
提出 ActGuard 执行前动作审计，定位并遮盖间接提示注入的恶意片段
提出 IntentCap，按来源字段所有权合成并裁决 Agent 能力租约
IntentCap 是把智能体能力绑到当前任务意图、并按上下文来源划分字段所有权的权限机制。
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。。
诊断 BatchNorm 架构下机器遗忘评测的归一化伪影
BN illusion 是作者对近似机器遗忘评测中一种 BatchNorm 测量伪影的命名：不改权重、只用 retain 数据重算运行统计，就可以把表面遗忘准确率翻过来。
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。
解释后验安全的权重几何脆弱性，并提出预训练持续安全共训练
摘要论文将后验安全脆弱性归因于正交抑制，并提出通过预训练持续共训练实现具备微调抗性的安全防护。
为冻结模型与目标域自动搜索可部署的 Agent 安全 harness
提出同策略蒸馏防御微调方法 SecOPD，抵御自适应提示注入
提出分片监督，将评判标准分配给独立调用以抵御展示攻击
本文系统研究了大语言模型在执行多标准监督与评判时的决策负载瓶颈及其安全风险。