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Proposes PASAC and a five-layer boundary guarantee stack, turning agent evaluation overstepping into verifiable whole-system guarantees.
Using FIBS to train white-box probes to monitor agent sabotage behavior and undisclosed deception
Proposes the FAITH safe filtering reinforcement learning framework, training high-dimensional systems to optimize task reward under constraints
FAITH is a model-free safe filtering reinforcement learning framework for high-dimensional systems: safety correction and task reward reside in separate modules.
Proposes LGWM, using an action-conditioned world model to verify GUI agent screen transitions.
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。
提出研究合同，把已批准选择绑定到执行证据并由检查器核验
研究合同用来核验计算科学研究智能体是否仍在已批准研究之内，不判断科学是否为真。。
演化可检查评分器并与自改进 Agent 共同演化，抑制奖励作弊
开放任务没有验证器时，被演化的是评分器，而不是再补一条手写 rubric。
用时钟 harness 和预算塑形 GRPO 改善 Agent 的按时返回
作者研究小规模 LLM 智能体在显式 wall-clock 预算下能否按时返回，并把更多时间换成更好的解。
提出 AgentTracer，事后定位间接提示注入的注入点并重建攻击链
提出 MFOTL 离线时序验证以监控工具 Agent 的危险动作链
这篇论文对工具调用大语言模型智能体的安全监控进行了形式化时序验证研究。
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。
提出 SOUL 稀疏特征策略遗忘，缓解 VLA 状态幻觉
SOUL用稀疏特征引导的策略 unlearning 处理 VLA 的 state hallucination。
提出 Secure-CUA，用动作事务约束计算机使用智能体的不可信影响
Secure-CUA 要限制图形界面里不可信内容对 CUA 决策和 GUI 执行的影响，同时保留合法任务所需的不可信信息。
提出 SPECGUARD，用 Lean 证书在编码 Agent 执行前证明任务冲突
Abstract提出预执行冲突检测与证明框架，在多个基准和真实仓库中成功证明任务与测试不可同时满足。
提出 AdvSim2Real，协同训练网页智能体抵御页面注入
提出 VeriFine，用双环协同扩展验证以实现具身推理自我改进
VeriFine 把驾驶和导航推理的自改进写成策略、课程和无参考评审的协同演化，用来处理固定评审跟不上新失败模式的问题。
测量有损投机解码的安全代价，并提出 SecureSD 收紧早期验证
作者研究有损推测解码在换取速度时，是否会比效用更快地损害越狱与提示注入防护，并给出按位置校正的 SecureSD。
提出 SBW，为 LLM Agent 轨迹做抗改写与伪造的语义行为水印
SBW 是免训练的智能体行为水印，把所有者标识放在离散动作选择上，而不是输出 token。
提出 POLAR 本体门控，在执行前否决不可逆工具调用
POLAR 是训练无关的事前门控，用类型化本体在工具调用执行前检查能否组成候选逆序列。
提出 SIGMA，让模型依据 Model Spec 自造对齐数据并改进安全对齐
SIGMA 让 Qwen3.6-27B 只凭 Model Spec 和高层领域，自己生产对齐任务、评分细则和奖励。