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作者构造一类把可执行网络加密进权重的后门，用来讨论白盒引出审计在供应链攻击下的界限。。

作者问的是：手里没有可信数据的防御者，能否决定留下哪些训练标签，以及这会毁掉多少干净数据、最终模型准确率如何。

Cancerous Backdoor Attack 把 LLM 后门从一次激活改成随触发累积推进的多阶段推理腐蚀。

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。

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。

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。

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。

PackHallu 研究一种针对编程智能体规则文件的提示注入：让智能体在本应使用合法依赖时，改导入攻击者指定并控制的包。

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。

SBW 是免训练的智能体行为水印，把所有者标识放在离散动作选择上，而不是输出 token。

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。