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提出 AgentSpy，在系统调用层观测编程智能体并检测技能注入攻击
本研究提出了面向 AI 智能体的系统级外部监控与行为分析框架 AgentSpy。
提出企业级智能体检测系统 ADR，检测提示注入与恶意 MCP
摘要提出了端点因果遥测、两级在线分流与离线红队闭环的 ADR 系统，并在生产环境中验证了有效性。
提出融合定位拒答与能力保留的安全微调，补齐视觉定位输出的拒答缺口
摘要论文揭示了 VLM 定位安全落后于 VQA 的对齐断层，提出三成分微调方案有效弥合差距并保留定位能力，表征分析揭示了对齐机制。
提出 HACKTRACE 用生成状态检测并抑制代码奖励作弊
摘要论文提出利用生成状态监督作弊尝试的 HACKTRACE 框架，实现高精度低延迟检测并在 GRPO 训练中有效抑制奖励投机。
重评提示注入检测器，检验基准分数对智能体部署的预测力
摘要论文揭示公开基准无法反映智能体检测器表现，检测能力源于输入格式相似而非通用防御，建议基于工具输出与低误报评测。
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 SecOPD 同策略蒸馏微调，降低模型对自适应提示注入的顺从
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 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。
提出多层监控网关 ClawSentry，拦截恶意技能供应链与上下文注入
ClawSentry 是挂在智能体运行时之外的安全监督网关，用来同时盖住 skill 执行的多个生命周期边界，并把已被拒绝的效果记到会话里。
提出 SCOPE 联合后训练计算机使用智能体的任务执行与安全决策
提出 SkillSecurer，检测定位并修补智能体技能中的提示注入
提出契约约束的工具调用修复协议，在执行前拦截非法补丁
提出 AuraForge，从漏洞修复合成安全测试并监督训练编码智能体
AuraForge 把真实仓库的历史漏洞修复变成可执行训练任务，用来监督编程智能体同时满足功能请求和隐含的安全要求。
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 CrossFit，用折外求解器缓解自进化搜索智能体的共作弊
False Frontiers 诊断自进化搜索智能体中的 co-cheating，并用按来源交叉拟合的反馈来缓解它。
构建 TOOLPRIVBENCH 评测 Agent 的过度特权选择并提出特权感知后训练
作者研究 LLM 智能体的 over-privileged tool selection：低权限工具已经足够时，仍选择或在短暂失败后升级到高权限工具。
提出 Safin-1，以可路由 Safety State 在冻结主干上实现内在安全
提出 CoER，用对抗共进化与精炼训练智能体抵御自适应间接提示注入
提出爆炸提示词，用条件触发的间接注入延迟诱发恶意工具调用
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。