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Proposes LGWM, using an action-conditioned world model to verify GUI agent screen transitions.
提出 AgentPrivArena 与运行时审计，评测 Agent 轨迹级隐私泄露
提出 AgentMonBench 评测长时程编程智能体监控并检验 EBG
长时程软件工程任务里，用户要判断智能体哪些选择值得核验。作者用 AgentMonBench 评测监控器，并用免训练的 EBG 组织带源证据。
提出危害窗口与区间指标，统一评测分解攻击和提示注入下的智能体滥用监视
Abstract统一智能体滥用监视框架，动作视角兼顾两类威胁但危害定位仍存瓶颈。
提出操作有效性契约，审计智能体激活监控的告警策略有效性
这篇论文系统评估了大模型智能体激活监控器从离线探针得分向在线警报策略跨越时的统计与操作有效性。
系统评估循环语言模型加深 loop 后的 CoT 可监控性
这项工作评估 LoopLM 的 CoT 可监测性：加深共享层的重复次数，以及“有循环结构”本身，会不会让决策关键因素更少出现在可监测文本里。
提出 Control OSWorld，评测失准 GUI Agent 的监控
提出移动 Agent 轨迹审计器 MATE，判断轨迹是否违反可编辑安全策略
MATE 是面向移动 GUI 智能体的轻量策略条件轨迹审计器，在给定自然语言安全策略时判断轨迹是否违规并解释原因。
提出 MOLE 基准，评测监控器对 AI 智能体内部威胁的检出能力
MOLE 是首个针对前沿 AI 实验室智能体内部威胁检测的开放基准，旨在评估在有限每日审查预算与日常研发业务背景下识别恶意账号的能力。。
提出 Agent MechSuits，对多轮 CLI Agent 做步级检测与子空间转向
Agent MechSuits 是面向多轮 CLI 智能体的白盒、步级表示防御，并配有可执行轨迹基准 MAS。
评测开发者能否在协作编程中发现编码 Agent 的隐蔽破坏
提出 Gram 审计框架，测量编程与研究智能体的破坏倾向
提出企业级检测系统 ADR，识别编程 Agent 的提示注入与恶意 MCP
Abstract提出了端点因果遥测、两级在线分流与离线红队闭环的 ADR 系统，并在生产环境中验证了有效性。
构建 SLEIGHT-Bench 评测代码智能体监控对概念盲点规避的捕获
Abstract评估针对监控盲点的规避基准，发现前沿监控器漏报率高，算力与脚手架虽有提升但存在类别局限。
提出自动化红队流水线，用系统提示词压测对齐审计能否抵御策略性欺骗
Abstract通过红队提示词揭示现有审计方法易受策略欺骗，并在激活层面诱导高置信度错误推断。
提出 VIGIL 先验证后提交，防御 Agent 工具流注入
VIGIL 用 verify-before-commit 处理智能体的工具流注入，并配有基准 SIREN。
提出针对可信监控器的自适应提示注入，绕过 AI 控制协议
Abstract作者指出当前依赖 LLM 监控器的 AI 控制协议易被自适应提示注入攻破，呼吁引入多监控器集成与数据流隔离机制。
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。