另有 194 篇论文还没打上分类标签，暂不在筛选结果里。
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。
构建 EpiReal-Bench，评测图像生成器将虚假主张渲染为可信证据
EpiReal-Bench 用来量商用图像生成器会不会把虚假现实主张画成可信视觉证据。
提出持久视觉记忆注入，使对抗图像经缓存在触发时操控输出
摘要论文提出 P-VMI，证实对抗输入被掩蔽后仍可经 KV 缓存持久控制模型，强调了保留状态的安全风险。
提出闭环激活引导，在扩散语言模型去噪过程中注入定向偏见
摘要通过去噪中间概率反馈动态调节残差流转向，证明扩散语言模型在推理服务栈中存在闭环偏见注入脆弱性。
提出服务方间接提示注入，把主动智能体的决策协助转向预选目标
外部提供者只控制与自身目标关联的内容，就可以把良性主动个人智能体的协助转向该目标。
评估应用决策层的输入注入与隐私推断风险
Jev 是 TypeSafe 的 System One 模型，把应用 state 和固定问题变成 Choice、Noul 或 Score 的类型化决策与概率。作者用官方 API 和可改训练的 NanoJev，考察它作为决策层时的操纵、泄露与双重用途。
提出检测、结构化与 GSPO 流程，降低共识生成的提示注入错位
这是一篇把 LLM 数字孪生放进增强民主的博士论文，分个体表示、政党聚合和共识生成的提示注入三章。
提出 EviLLM，经账户指令或插件向代码生成流程注入漏洞
提出 JIL 对抗后缀，压低长度预测以抬高请求调度优先级
JIL 是对预测式 LLM 调度的攻击：用对抗后缀压低长度预测，使请求在 SRPT 式队列里更早得到服务。
提出 ASA 与 AttestMCP，度量并降低 LLM 对输入序列扰动的敏感
提出 MIRROR，用多路径摘要多数表决保障多智能体通信完整性
MIRROR 是 LLM 多智能体通信层上的多路径法定人数完整性原语，只处理不透明字节，不解释消息内容。要处理的是 Agent-in-the-Middle：中介合法终结 TLS 后可改在途消息，而语义校验有推理开销和误拦，签名又要求私钥管理。做法是生成结束后复制同一规范化载荷。
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 NDDL，用良性扩散轨迹检测文生图后门提示并定位触发 token
NDDL 是面向文生图扩散模型的后门防御：防御者只有白盒模型访问和良性提示词，没有后门先验，需要区分后门提示词并找出触发 token。
提出 MADBench，评测多智能体辩论是吸收还是放大对抗影响
MADBench 是一个评测多智能体辩论安全性的基准，用来看攻击是被辩论吸收还是被放大。
用因果激活修补定位模型服从提示注入的决策层
这篇工作用逐层激活修补定位提示注入合规发生在网络何处，并把该位置用于检测验证。。
诊断护栏相对基座在对抗提示上的置信失校
诊断性分析：五个提示词分类 guard 的置信度，在清洁输入上可以较校准，在越狱包装后则变成高置信度的错误判定。
提出 VEX-Bench 评测 LLM 生成虚假信息的核查复杂度
VEX-Bench 把 LLM 虚假信息的风险从“能否生成”改成“筛查时会占用多少核查容量”。
分析近重复族如何让精确记录成员推断误判为入训
作者研究成员推断能否作为精确记录的数据来源证据。版权和来源审计需要的是该记录本身是否入训，而网页语料中的转载、镜像和轻改会让非同一近重复产生成员样分数。四世界审计用 E 表示精确记录是否入训、用 F 表示其近重复族是否在场，从而分开 H00 到 H10 的标准 MI、H00 到 H01 的族偏移，以及 H01 到 H11 的 exact-given-family。
提出检索器后门攻击操纵智能体搜索，并用 DOU 逃避检测
摘要论文展示了通过恶意检索器操纵智能体多轮搜索并利用诱饵重塑表征隐蔽后门的可行性与系统风险。
提出 ClaimMirage，以域名自述声称改变 LLM 威胁告警判断
摘要作者称自述声称可增减告警。