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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。
构建统一滥用监视基准，用危害窗口评测跨威胁动作监控
摘要统一智能体滥用监视框架，动作视角兼顾两类威胁但危害定位仍存瓶颈。
重评提示注入检测器，检验基准分数对智能体部署的预测力
摘要论文揭示公开基准无法反映智能体检测器表现，检测能力源于输入格式相似而非通用防御，建议基于工具输出与低误报评测。
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。
提出跨通道分段攻击，借 MCP 多通道隐式信任外发敏感数据
摘要论文揭示了 MCP 多通道隐式信任层级，通过跨通道分段与协议级利用突破现有防御，展示了严重的凭证外发风险。
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
提出 DART，用去噪表征转移检测并干预多轮智能体攻击
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。
测量间接提示注入对类型化概率决策的动作劫持
作者在 jev-1.13.0 上研究 decision hijacking：不可信内容能否在用户任务和可选动作都不变时，把类型化决策推向攻击者目标。
提出 CoER，用对抗共进化与精炼训练智能体抵御自适应间接提示注入
评测 Agent 对不可靠工具返回的过度依赖
作者评测 LLM 智能体是否会采纳不可靠的工具返回。现有工具基准多假定返回正确，而搜索综合、子智能体报告和代码执行都可能把错误内容交给智能体。评测只改答案相关内容。
提出工具调用 Agent 的拒绝钱包攻击及主机侧计费约束
这篇工作把工具调用智能体里跨轮保留、并被提供商反复计费的外部工具返回定义为 persistent billable state，并把它的主机侧再次送入决定当作控制点。。