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提出义务识别基准 ObligationBench，并训练护栏识别 Agent 未履行的安全义务
作者认为编码智能体的安全不能只靠拦截禁止动作，还要找出终止时仍未做的安全关键动作，并将其称为义务。
提出 PyCache Trap，用字节码缓存替换绕过 Agent 技能扫描器
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。
实现 DEFER，以确定性检查优先拦截多智能体流水线的内容攻击
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。
提出检测、结构化与 GSPO 流程，降低共识生成的提示注入错位
这是一篇把 LLM 数字孪生放进增强民主的博士论文，分个体表示、政党聚合和共识生成的提示注入三章。
提出 MMSkillRisk 基准，评测多模态技能图像中的隐藏指令诱导 Agent 越权操作
Abstract论文提出 MMSkillRisk 基准与 NCVA 攻击，揭示多模态技能中教学图像潜藏指令可引发未授权操作并与良性任务共存。
提出 SkillDRE，用预执行与运行时双阶段反馈演化恶意 Agent 技能
提出 CS-Guard 基准，评测代码生成护栏对虚构场景攻击的防御
Abstract论文提出了代码安全护栏基准 CS-Guard，评估发现现有护栏对虚构场景攻击和代码级恶意请求防御较弱。
提出 ColluSkill，用跨技能组合绕过 Agent 技能扫描器
Abstract论文揭示了单技能孤立扫描的盲区，提出多技能链攻击 ColluSkill 与上下文防御 ChainGuard 并验证了有效性。
Proposes a static-first validator, CARE, that decides before dispatch whether an agent's shell command may be executed
提出 SciTrace，为科学发现智能体加入跨阶段安全推理与工具轨迹核验
SciTrace 是加在科学发现智能体流水线上的安全框架，不是再在各阶段出口放一个独立过滤器。
提出谱系图治理层抑制多智能体协作的错误级联
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。
用对抗缺陷报告诱导自动程序修复系统生成不安全补丁
提出 SafeScientist 四层监控，阻止科研智能体执行高风险或不伦理任务
SafeScientist 是带四层监控的科研智能体框架，并用 SciSafetyBench 评测科学场景中的任务安全。