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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。
测量 LLM 版本更替对科学摘要 AI 改写检测器的影响
作者量化的是：科学摘要的 AI 改写筛查，在 LLM 版本不断更换、而人类摘要误标必须少见时，会怎样变。问题来自期刊和会议已经按分数阈值筛查投稿，但基准多停在评估时可得的版本上。
提出监控深伪基准 CCDF，在统一编码后评测检测器对伪造犯罪事故录像的识别
Abstract提出消除格式捷径的监控深度伪造基准 CCDF，揭示现有检测器难以识别商用生成视频。
评测文生图模型的有害内容生成能力与审核检测缺口
构建多语言音视频 DeepFake 基准 BabelFake 并评测检测器
BabelFake 是经同意与 IRB 批准采集的多语音视频 DeepFake 检测基准，用来把视觉操纵和语音合成拆开比较。
提出 CorrectGuard，在不可查看输入上估计黑盒护栏决策对错
CorrectGuard 面向不能人工检查生产输入、也没有生产标签的黑盒安全护栏，用外部模型估计单条决策是否正确，并据此排序和弃权。离线基准会随数据和攻击变化，未必代表生产分布。隐私约束还可能禁止模型查看原文或可反演的稠密嵌入。
评测多轮对话中 GradSafe 越狱检测的可分性与脆弱性
作者评估梯度越狱检测从单条提示词迁到多轮对话后还剩多少可分性，方法是用 Context Window Scanner 把 GradSafe 原封不动地套到用户轮窗口上。
构建 TriggerBench 并训练 ThinkingGuard，检测图文隐式风险
这篇工作研究多模态隐式风险检测：图文各自良性，风险只在关键元素与触发元素交互时出现。
提出 RLCDAlignBench，零样本检测多种对齐失败
RLCDAlignBench 测量用强化学习做校准决策的 Jev，能否当作对齐失败的零样本检测器。
组织 ArGuard 共享任务评测阿拉伯语表情包与提示词有害检测
评估安全监视器并提出双侧梯级微调以减少会答有害请求的漏检
Abstract论文发现安全监视器大多拦截模型已拒答请求，指出明确度偏差是共性原因，并通过双侧梯级微调提升回答请求的召回表现。
评测安全 LLM-judge 对新上下文与新政策的改判能力
作者度量的不是 judge 与某一套人工标签有多一致，而是它会不会吸收新 context、会不会改用另一套安全政策。
构建 MultiTurnPSB，评测四轮医疗越狱与分类器输入防御
MultiTurnPSB 针对患者端医疗大模型在持续交互中的安全风险，构建了包含三种攻击模态的四轮对抗评测基准。
提出 Artifact-Bench，评测 MLLM 检测并诊断 AI 生成视频伪影
Artifact-Bench 用来看 MLLM 能否发现 AI 生成视频中的伪影，并说明视频为何不真实。
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。
Propose FoodGuardBench and the guardrail FoodGuard-4B to evaluate and reduce food hazard jailbreaks
测量思维链将提示中 PII 复述进轨迹的泄漏并评测轻量检测器
在“不要复述 PII”的输出策略下，本文用 black-box 协议测量提示词中的 PII 被写回 CoT 与答案的情况，并比较轻量 gatekeeper。
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。