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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 PACE，在工具调用前做路径隔离与效果授权
PACE 是面向工具调用型 LLM 智能体的运行时调解：当准入证据无法区分会改变行为的规格时，不在出口站点上撤销调解，而在最后一次工具调用前同时检查表示出的影响路径和请求权限。
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 MADBench，评测多智能体辩论是吸收还是放大对抗影响
MADBench 是一个评测多智能体辩论安全性的基准，用来看攻击是被辩论吸收还是被放大。
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。。
提出多智能体系统提示注入的威胁模型与四层架构防御
提出企业 MCP 零信任授权与发现扩展，在架构上拒绝提示注入下的越权调用
作者把零信任放在 MCP 工具调用边界：智能体即使被提示注入，也不能调用其凭证范围之外的工具。问题来自三点部署性质。调用意图会随不可信上下文改变。
提出 IntentCap，按来源字段所有权合成并裁决 Agent 能力租约
IntentCap 是把智能体能力绑到当前任务意图、并按上下文来源划分字段所有权的权限机制。
为冻结模型与目标域自动搜索可部署的 Agent 安全 harness
提出 SkillGuard，用可达性限制污染后的 Agent 能力
提出 PACE，用策略认证与签名决策记录拦截 DeFi 智能体违规交易
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 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。
Reviews threats to autonomous agents and proposes a full-lifecycle defense blueprint, FASA
This is a threat review and defense architecture report using OpenClaw as a case study, not a scored attack or defense evaluation.