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。
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 nmult 并评测 Agent 动作门禁堆叠的错误相关性
论文是一项针对智能体动作拦截防御堆叠故障关联性与实际组合价值的实证测量研究。
提出 ASA 与 AttestMCP，度量并降低 LLM 对输入序列扰动的敏感
提出 VoxParity，固定转写只改音频，评测语音智能体是否按行业规则改工具调用
VoxParity 测量语音智能体在词语不变、只有声音改变时，是否按行业规则改它所执行的工具调用。
对比类型化评审与生成式评审对智能体轨迹的安全判定
在已保存的工具使用智能体轨迹上，比较类型化评审 JEV 与四种生成式评审的回溯安全分类。
构建支付欺诈基准 ACB，评测花钱智能体的欺诈检测
ACB 是一套智能体支付欺诈基准与检测参考栈，目标是衡量钱是否被不当提取，而不仅是智能体是否接受了恶意指令。
Proposes a static-first validator, CARE, that decides before dispatch whether an agent's shell command may be executed
Proposes out-of-process dual-channel comparison classification to intercept erroneous clicks by computer-use agents
The authors frame CUA's perception failure as a security vulnerability, visual confused deputy: the agent authorizes click(x,y) based on a misread screen, and the actual landing point differs from the element it believes it is clicking.
提出 Aura，用可信内核中介移动 Agent 的身份、感知与动作控制
Aura uses kernel-mediated structured agent interaction, replacing screen-interface mobile assistants..
提出 Aegis 红队框架，多轮攻击高风险语音 Agent
Aegis uses multi-turn red-teaming evaluation on ALLM voice agents already integrated into business systems. The authors call this the first systematic red-teaming framework in this setting.