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这篇论文对工具调用大语言模型智能体的安全监控进行了形式化时序验证研究。

本研究针对长流程智能体在执行任务时面临的分阶段间接提示注入威胁，提出了在动作生效前进行拦截的边界动作审计框架与路径对齐归因方法。

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。

EC-Agent 为工具智能体的审计增加一份可重放的联合回执：它同时绑定发出的主张、精确来源片段、有序执行前缀，以及该次执行看到的来源版本和访问状态。

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。。

作者把零信任放在 MCP 工具调用边界：智能体即使被提示注入，也不能调用其凭证范围之外的工具。问题来自三点部署性质。调用意图会随不可信上下文改变。

这篇工作用代数原语统一若干 TEE 卸载混淆，给出该族的典范边界，再说明该边界挡不住一种分阶段模型抽取。。

Huang 等人提出一套面向视频生成模型的生成内嵌水印方案，用来同时判断一条视频是否来自受保护模型，以及一个嫌疑模型是否为该模型的拷贝。

TTMARK 是一种成对、无失真的文本水印：对相邻 token 的联合分布重加权，而不是逐 token 独立重加权。

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。

DenMark 是面向扩散语言模型的语义水印：在去噪的局部更新里注入密钥相关语义信号，并在编辑改变 token 边界后仍检测。现有句子级语义水印要先完成整个语义单元再打分取舍，而 DLM 以任意顺序更新掩码，中间单元不完整。DenMark 把续写划成固定 token 区域，对每个局部候选做不提交的 rollout 补全，按语义分 gb 的平均选择更新，从而沿轨迹累积证据。