另有 194 篇论文还没打上分类标签，暂不在筛选结果里。
提出 SLDR，用选择性层恢复与动态路由防御恶意微调
SLDR 是针对恶意微调的微调后防御：在已对齐模型上做有符号层探测，只在敏感分数最大与最小的两层训练 LoRA，再用 lmax 的最后 token 表示决定是否启用适配器。
提出 OrthoPurify，用正交投影清除视觉语言模型适配器中的劫持方向
OrthoPurify 是部署前的 LVLM 后门净化方法，用一次正交投影去掉被劫持的权重更新方向。
提出 AgentTracer，事后定位间接提示注入的注入点并重建攻击链
提出 MFOTL 离线时序验证以监控工具 Agent 的危险动作链
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。
提出 Safety-Aware Pruning，缓解视觉 token 剪枝放大的多模态越狱
这篇工作评估视觉 token 剪枝如何改变 VLM 在多模态越狱下的行为，并给出推理时防御 SAP。
提出 SPECGUARD，用 Lean 证书在编码 Agent 执行前证明任务冲突
摘要提出预执行冲突检测与证明框架，在多个基准和真实仓库中成功证明任务与测试不可同时满足。
实现 DEFER，以确定性检查优先拦截多智能体流水线的内容攻击
DEFER 用来测量多智能体授权流水线里，确定性规则在何处结束、LLM judge 从何处开始。
提出 DP-MixMin，私有学习公开数据混合并做差分隐私微调
DP-MixMin 是一条端到端的差分隐私训练流程：先私下决定多个公开数据集的预训练混合，再预训练并在敏感数据上 DP 微调。作者称这是首个这样的流程。
提出 RAISED 自蒸馏，训练工具智能体抵御间接提示注入
提出校准重合成方法，以生成器反演保真度认证真实图像并防御对抗扰动
摘要论文提出基于反演保真度与阈值校准的健全认证框架，在对抗扰动下维持错误率界限，并指出真实内容可认证性随生成器演进而萎缩。
提出 multi-CaMeL，在智能体调用边界隔离可信指令与非可信数据
摘要论文针对多智能体中单体防御不组合的边界清洗问题，提出 multi-CaMeL 协议彻底阻断了 MultiAgentDojo 上的注入攻击。
提出 PAA 方法，在边界动作前审计长流程智能体的分阶段提示注入
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。
提出 APEX，在执行边界用授权契约防御 Agent 间接提示注入
提出 VAL 框架，并用确认门与参数沙箱约束智能体高风险工具调用
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 THRIVE，为自回归 TTS 嵌入抗重建的多比特语音水印
提出条件特征抑制防御，检出对抗补丁后抑制 VLA 内部特征
摘要条件抑制与 patch 相关的 SAE 特征，间歇攻击下可提高 SR，持续攻击下则不能。
提出 SecJev，用场景加权训练把决策模型适配为安全类型化判断
SecJev 是 0.8B 到 9B 的安全决策模型族，作者称据其所知是首个面向安全的 Jev-like 家族。
提出 Kubernetes 运维智能体的七层纵深防御框架与参考架构
把 Kubernetes 上的运维智能体当作不可信租户，在假定提示注入已完全控制其工具选择的前提下，用基础设施重建数据面与控制面的边界。要解决的是：智能体读日志、注解、工单或 MCP 工具描述时，这些内容可以变成它带着自身凭据执行的命令。模型对齐和分类器只降低概率。