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评测编码智能体 harness 安全机制在对抗任务中的防护效果
提出 APEX，在执行边界用授权契约防御 Agent 间接提示注入
提出 VAL 框架，并用确认门与参数沙箱约束智能体高风险工具调用
提出 COBRA 双 LLM 架构，防御计算机使用 Agent 的分支转向攻击
Abstract提出分支转向防御架构 COBRA，通过事前能力约束与边界代理消除分支转向攻击并兼顾效用。
为 Agent 提出资源层授权系统 Pincer，用数字分身执行动态最小权限
Pincer 是加在现成 coding agent 上的资源层授权防御：用只受用户侧信息影响的 digital twin 做动态最小权限，并与 tool-call 层防御并存。要处理的是用户维护策略带来的权限蠕变和授权疲劳，以及不学习用户策略的 tool-call 分类器。作者引述工作称 auto mode 会放行多数不安全操作，并认为推理代码或复杂 shell 的效果在这一层不实际。
提出 FlowReview，用授权配对与确定性提交门控控制多智能体组合信息流
这篇工作把多智能体安全写成一件必须同时成立的事：拦住组合信息所启用的禁止使用，并完成同一场景里任务所需的授权使用。
提出 ToolFence，以能力蓝图和确定性授权拦截 Agent 未授权工具调用
提出 Tracekit，审计编码 Agent 的意图、推理与动作并检测账本篡改
Tracekit 是无第三方依赖的编码智能体审计层：把人类请求、模型自述和已执行动作并排写入可外部锚定的哈希链，执行前用正则门，事后用规则和独立模型互查。
提出残余权限重放攻击，跨任务复用长期 Agent 的历史授权绕过确认
提出 AttestChain，将供应链安全智能体报告签名上链并据此控制发布
AttestChain 是一个把 LLM 安全检查、智能体身份验证和许可链发布策略连接起来的软件供应链防御框架。。
提出可验证操作卡 VAC，把智能体浏览器确认绑定到真实 DOM 操作
用任务绑定令牌和策略预言机拦住多智能体流水线的未授权执行
作者在一条会改写沙箱邮件库的四智能体流水线上，检查低权限失陷会不会变成未授权的真实动作。
提出 KITA，把 Agent 批准绑定到规范动作的密钥隔离阈值签名
KITA 是一套密钥隔离的阈值授权架构，用来把模型评审变成执行外部动作的条件。
提出 SkillGuard，用可达性限制污染后的 Agent 能力
提出 AgentKernel，用四支柱强制中介 Agent 的输入、工具与记忆
AgentKernel 是把安全做成组织原则的智能体 OS 架构，不是带跑分的攻防评测。
提出 AgentFlow 流策略语言与运行时框架，约束智能体跨步数据流
构建自演化基准 ActBench，评测协作智能体的行为安全
AbstractActBench 通过自演化搜索与双证据重构评测轨迹行为安全，揭示基础模型决策差异主导了协同智能体的操作风险。
提出 CAVA，将异构智能体运行时事件规范为可哈希动作并绑定审批与回执
CAVA 是给异构智能体运行时用的动作语义层，用来回答“被批准和被审计的到底是哪一个动作”。
Proposes Prismata, which uses critical-path annotation and mechanical isolation to constrain cross-site prompt injection in web agents.
提出 BENCHJACK，审计 Agent 基准中的奖励作弊缺陷
论文系统研究了主流 AI 智能体基准评测中的奖励作弊问题，提出了首个针对基准缺陷的自动化红队审计与生成对抗式迭代修补系统 BENCHJACK。