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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。

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。

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。

这是一项邮件智能体提示注入防御的离线建模与评测研究：作者把攻击文本是否恶意、攻击是否推进到工具操作、最终参数是否达标分开处理。

论文针对大语言模型智能体面临的间接提示注入威胁，研究了利用条件句式实现时间分离的爆炸提示词。

这是面向 DAO 治理的执行前错配检测研究：攻击者可以提交看似合理的描述，但让获批载荷执行另一种行为，投票描述并不直接约束代码。

OBELISK 把 Windows PE 恶意软件检测做成 YARA、EMBER-GBDT 与 Nebula 的顺序流水线，用来同时看检出、计算开销和对抗鲁棒性。

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。

作者把 LLM-MAS 中“小错变成集体错误共识”做成图上的可测传播，并用只改消息、不改拓扑的插件压低最终感染。

ICON 在推理时检测 IPI 的注意力过聚焦并转向，避免以拒答中止智能体轨迹。

WAInjectBench 是网页智能体提示注入检测的基准。作者要看现有检测器能否发现这类攻击：攻击者改网页，使智能体执行目标动作，而不是用户任务。作者称这是首个此类综合基准。