本文针对提示注入攻击的防御问题，指出现有检测器存在异质性：每个检测器在不同攻击类型上表现各异，没有单一检测器始终可靠。然而，现有系统仍采用固定单检测器流水线，将每个请求都交给同一个检测器处理，从而暴露于其盲区。作者提出将防御重新定义为检测器分配问题：给定一个异构检测器池，针对每个请求决定运行哪些检测器，以及是否升级到LLM法官。为此，他们提出了SCOUT（Scalable and Controllable Outcome-prediction for Uncertainty-aware Triage）框架，通过预测每个检测器在类似历史输入上的样本级可靠性和延迟，实现动态分配决策，并向外暴露一个安全-效用阈值供操作员调节（效用包括良性通过率和墙钟时间）。为了评估该设置，他们构建了SCOUT-450基准，该基准包含了结构复杂、面向代理的注入攻击，这些攻击在旧的提示注入数据集中代表性不足。在SCOUT-450上，与始终启用GPT-4o法官相比，安全导向的工作点将攻击成功率降低46%，总墙钟时间减少40%，而良性效用仅下降5.1个百分点。SCOUT还能迁移到三个外部基准（BIPIA、IPI、IHEval），改进了安全-效用前沿。