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提出 A-VIP，将购物意图绑定到支付授权以阻断商户文本操控
摘要论文揭示了 AP2 协议决策层受操纵的风险，提出结构化与权能绑定防御 A-VIP，并发布评测基准。
提出 multi-CaMeL，在多智能体调用边界隔离可信指令与不可信数据
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 COBRA 双 LLM 架构，防御计算机使用智能体的分支转向攻击
摘要提出分支转向防御架构 COBRA，通过事前能力约束与边界代理消除分支转向攻击并兼顾效用。
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 Janus，用 CoAA-RL 训练前瞻守卫，在长程智能体有害动作执行前拦截
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 SkillGuard，用可达性切断污染后通往禁止状态的技能调用
提出 SkillSecurer，检测定位并修补智能体技能中的提示注入
提出有状态策略引擎 Sapien，拦截被劫持智能体的越权工具调用
Sapien 是面向通用 AI 智能体的有状态策略引擎：执行前把用户提示词译成任务策略，运行时只放行该策略承认的工具调用序列。
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 FLOWSEAL，在工具边界以信息流控制阻断智能体隐私泄露
摘要作者分析大模型智能体隐私检查与攻击面重合问题，提出外部拦截防御 FLOWSEAL 并验证有效性。
提出 BenchShield，用形式化插桩核验 Agent 评测的奖励完整性
BenchShield 是放在 LLM 智能体评测基础设施里的一层插桩，用来让奖励相关轨迹的完整性可以被检查，而不是只看最终分数或评分函数。可执行基准里，智能体的中间动作会改变结果过程后来读取的状态，日志和反馈也会影响后续 rollout。作者认为现有的任务补丁、提示词和事后检测器不能证明某次运行留在预定边界内。
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