面向 MCP 的解码时来源绑定防御论文：阻断跨模态提示注入攻击
论文提出针对 MCP 的解码时来源绑定（decode-time provenance binding）机制，通过 HMAC 认证信任标签、MCP 维护的来源账本与上下文污点追踪，抵御经由工具解码进入多智能体工作流的间接提示词注入。
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arXiv推荐指数7575
安全paper推荐指数7171 arXiv 论文提出 MCP 智能体工作流的解码时来源绑定防御
arXiv:2610.31974 论文研究针对 MCP 智能体工作流的间接提示词注入，提出解码时来源绑定机制，将 HMAC 认证的信任标签、MCP 维护的来源账本与上下文污点追踪结合，对被解码内容标记为不可信并阻断受其影响的关键工具调用。
arXiv推荐指数2626 CAESAR：用于认知攻击评估的混合现实搜救平台
研究团队开发了 CAESAR，一个面向协作搜救训练的多用户混合现实框架，集成四类认知攻击并配套多模态数据采集管线，用于系统评估对抗条件下的认知攻击。受控用户研究深入分析了基于延迟的攻击，显示其对任务表现和用户行为产生可测量影响，并刻画了用户的主观体验。该工作已被 2026 IEEE ISMAR 接收，并将发表于 IEEE TVCG 特刊。