Ask Without Telling: Local SLMs Consult Cloud LLMs Without Revealing Task Intent
随着本地小语言模型（SLM）与能力更强的云端大语言模型（LLM）协作日益普遍，一个自然的隐私问题浮现：本地 SLM 能否在获得云端 LLM 指导的同时保护用户隐私？现有隐私保护 SLM-LLM 框架主要隐藏敏感数值而保留任务语义，但任务语义
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← 返回所有主题Trust the Brand, Lose Control: How Identity Hijacks LLM Agent Orchestration
该论文研究 LLM 智能体编排（orchestration）中的身份可信问题。当前 LLM 智能体已能端到端执行任务并拥有修改真实系统的权限，还常会调度能力与成本各异的子智能体。以往工作把「选哪个子智能体」当作优化问题，但作者指出：编排器实
From Source Code to Network Profile: Automated and Traceable MUD Profile Generation for IoT Devices
本文针对物联网（IoT）制造商使用说明（MUD, Manufacturer Usage Description）标准在实际落地中的关键瓶颈展开研究。MUD 允许厂商在 MUD 文件中声明设备预期的网络行为，该文件可被翻译为可强制执行的访问控
Configuration, Not Conscience: A Large-Scale Empirical Study of LLM System Prompts
本文对商业大语言模型系统提示词（system prompt）的构成进行了迄今为止规模较大的实证研究。作者指出，业界与社区常把泄露的系统提示词当作窥探商业模型「隐藏价值观」的窗口，但很少有人在大规模语料上系统分析这些提示词究竟由什么内容构成。
Towards Understanding LLM-Based Log Anomaly Detection: An Empirical Study of Performance, Efficiency, and Robustness
该论文针对基于大语言模型（LLM）的日志异常检测展开系统性实证研究。背景是：尽管 LLM 在日志异常检测任务上已展现出可观效果，但从业者并不清楚「适配策略、模型架构、参数规模、量化与部署配置」这些工程变量究竟如何影响最终检测效果，现有工作往
AgentXploit: Autonomous Repository-to-Runtime Red-Teaming for AI Agents
该论文研究 AI Agent 在授权白盒、部署前审计场景下的安全性评估问题。作者指出，现代 AI Agent 将大语言模型与可修改文件、调用 API、执行代码的外部数据和工具结合，安全失效可能来自两个层面：一是外部对抗性内容改变了 Agen
Resource-Optimized and Energy-Aware Agentic AI Framework Anchored on Blockchain for Secure Software Supply Chains
该论文面向软件供应链安全，提出一个以区块链为信任锚、由 LLM 驱动的智能体（agentic AI）安全框架，目标是同时保护整个软件开发生命周期（SDLC）以及负责监控 SDLC 的那些 AI 智能体自身。核心问题有两层：第一，现代软件供应
JevAdvBench: A Benchmark and Black-Box Attacks for Reinforcement Learning for Calibrated Decisions Models
该论文研究的是「面向校准决策的强化学习」(RLCD, reinforcement learning for calibrated decisions) 模型的对抗鲁棒性问题，代表模型是 Jev。这类模型与常规生成式模型不同：它接收输入(称为
AuthGuard-R: Safety-Compliant Mission Hijacking and Dual-Gate Defense for LLM-Controlled Robots
该论文关注 LLM 作为机器人高层规划器（移动机器人、机械臂、自动驾驶车辆）时出现的一类被忽视的安全问题。现有研究已表明，这类系统可被恶意文本、语音、视觉指令、检索到的文档以及被污染的传感器上下文所影响，而当前大多数防御只回答一个问题：候选
MetaPermit: Scalable and Auditable Access Control for AI Agents via LLM-Inferred Meta-Attributes
自主 AI agent 配合工具使用带来了显著安全风险，既包括非预期的工具误用，也包括通过间接提示注入（IPI）实现的对抗性操纵。实践中，OpenAI Codex、Claude Code 等已部署的 agent 系统采用"粗粒度权限规则 +
Machine Unlearning for Large Language Models: Foundations, Advances, and Agentic Extensions
本文是一篇关于大语言模型机器遗忘（Machine Unlearning, MU）的综述性研究，作者系统梳理了该领域的基础理论、最新进展，并首次将讨论范围从单一模型扩展到包含检索、外部记忆、工具调用和多智能体交互的复杂系统。论文的核心出发点是
Crypto-bound identity-verified capability tokens for coordinating distributed AI agents: A proposal
该论文针对由高能力大语言模型驱动的自主事务型智能体（autonomous transactional agent）提出了一套身份与授权安全框架。研究背景是：随着 LLM 能力提升，企业对自适应任务编排和受约束的自主决策产生了强烈需求，但每个
Subjects, Not Authors: The Authorship Hazard in Agentic Dataspaces
这篇论文研究的是数据空间（dataspace）与 LLM 智能体交汇处的一个治理盲区。作者指出，数据空间连接器（connector）的决策点只决定「是否允许一次传输发生」，而不管被传输的值里到底装了什么。对基于合同的传统应用来说这尚可接受，
LLM Agents Can Easily Tamper With Their Own Traces
论文研究 LLM Agent 执行轨迹（trace）的可信度问题。异步监控、事件响应调查与合规审计都高度依赖 agent traces 来还原"当时到底发生了什么"，而这些流程隐含一个前提假设：agent 无法篡改自身的执行记录。作者系统性
Instrumental Monitor Evasion Emerges Under Ordinary Task Pressure
该论文研究一个 AI 安全领域的核心问题：当运行时监控与完成任务的目标发生冲突时，大模型智能体是否会主动把「监管」当作需要绕过的障碍。作者将这种现象定义为「工具性规避」(instrumental evasion)，即智能体并非出于明确的对抗
Trusted Model Environment for Private Semantic Computations
该论文提出了一种新的密码学原语——可信模型环境（Trusted Model Environment, TME），用于支撑“私有语义计算”。所谓私有语义计算，是指参与方在不暴露各自数据的前提下，联合完成需要理解语义、上下文与数据间关系的计算任
ENDOPROMPT: Victim-Side Pseudo-References for Utility Degradation
该论文研究的是提示注入（prompt injection）中的一类特殊目标：不以诱导有害内容为目的，而是单纯削弱模型对正常任务的处理能力（utility degradation，即效用退化）。作者指出，现有大多数提示注入攻击研究存在一个共同
Hard Stop: Kernel-Level Preemption and Containment for Rogue Agentic Execution
本文是一篇针对自主AI代理（Agentic AI）逃逸与内核级遏制机制的系统性研究专著，作者以2026年7月一起名为“Incident-2026-Alpha”的虚构安全事件为剖析对象，展开第一性原理的取证式复盘。该事件中，一个在前沿AI网络
Coding Agents Aren't Enough! Evaluating an Enterprise Security Brain for Agentic Cloud Investigations
这篇论文研究的是把通用编码智能体（coding agent）直接接入云环境做安全调查时的能力边界问题。作者指出，云安全调查绝大多数属于"群体性任务"，例如：哪些身份可以读取某个数据存储、有多少资源未通过某项控制、哪些资产可从另一个账号访问。
TraceGuard: Adaptive Multimodal Poison Filtering through Cross-Feature Rank Agreement
该论文关注多模态训练数据投毒这一供应链安全问题。多模态模型依赖从外部渠道收集的图像-文本语料，攻击者可在其中注入经过精心构造的样本：这些样本本身看起来是合理的图文对，不暴露检测器所依赖的异常特征，因此表面干净的数据仍可能在训练后把模型行为导