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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。
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 PyCache Trap，用字节码缓存替换绕过 Agent 技能扫描器
这篇论文研究了智能体技能（Agent Skills）安全扫描中的“审查–执行脱节”问题，并提出了对应的攻击验证与防御方案。
提出 WebMirage，用局部对抗图像劫持视觉网页 Agent 的浏览器操作
WebMirage 是一个面向视觉定位网络智能体的流水线感知端到端红队攻击框架。
提出 ASPIRE 行为图搜索，开放式发现 Agent 提示注入漏洞
ASPIRE 是给搭建方用的智能体提示注入红队引擎，目标是开放式画出可利用的行为路径，而不是在固定任务上打磨一条载荷。
提出 CORSA，按任务簇优化技能注入的检索与执行
提出 CredLeak-Bench，评测 Agent 面对钓鱼的凭据泄露与恢复
评测编码智能体 harness 安全机制在对抗任务中的防护效果
构建多语言音视频 DeepFake 基准 BabelFake 并评测检测器
BabelFake 是经同意与 IRB 批准采集的多语音视频 DeepFake 检测基准，用来把视觉操纵和语音合成拆开比较。
提出轨迹级可迁移对抗攻击，降低深度强化学习策略的期望回报
这项工作研究 DRL 上的迁移式黑盒观测攻击：受害参数不可访问时，在白盒代理上造扰动再迁移。
提出 AgentSpy，在系统调用层观测 Agent 行为并检测技能注入
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 CRIME 框架，组合良性 Agent 技能诱发恶意行为
CRIME 把公共技能库中各自通过审查的技能配成两两组合，看联合执行能否实现指定恶意任务。。
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。
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。
把 SynthID 嵌入基因组语言模型采样，并用位置无关检测追溯生成序列
作者在两个六碱基基因组模型的采样里嵌入 SynthID，并让验证者在不知道起点、链和 token phase 时做一次校正后的检出。
提出 APEX，在执行边界用授权契约防御 Agent 间接提示注入
提出 SRFT，让 Agent 从失败经验中学习拒绝提示注入