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评测 coding agent 在非公开漏洞上的利用生成、修复与后续攻击
作者比较编程智能体在利用生成与漏洞修复上的自主表现，并检查修复之后还能不能被攻破。文中的 help 指自主完成任务，不是提升人类操作者。
提出 MobileCybench，用可执行探针评测 Agent 的漏洞发现能力
提出 VLoc Bench，评测智能体在完整仓库中定位漏洞文件并抑制修复后误报
Abstract论文提出仓库级漏洞定位基准 VLoc Bench，指出当前模型定位表现较低且易在已修复代码上产生误报。
提出基准 PATCHBENCH，评测编程 Agent 的漏洞修补是否真正修复根因
Abstract论文揭示漏洞修复评测的记忆与表面防护问题，提出离栈变异基准与双重验证，测得智能体实际解决率仅约五成。
评测多智能体委托结构如何放大模型的安全拒答失效
Abstract论文揭示多智能体层级委托会导致单模型安全对齐失效，多项前沿模型有害执行大幅增加且单层防御难以奏效。
提出 SRE-Bench 评测智能体的真实规模二进制逆向能力
作者构建并评测 SRE-Bench，一个从零编写、用于测量智能体逆向工程而非利用开发的基准，并称它同时满足污染控制与真实软件规模。
Propose the VulnGym benchmark, evaluating programming agents' repository-level vulnerability detection and localizing failure steps
提出 OpenMLE，后训练元进化智能体并做机器学习工程长程搜索
作者提出全栈 OpenMLE，在机器学习工程里研究从进化到元进化的一步，并把递归自我改进视为更远目标。智能体要在延迟、有噪声的执行反馈下反复修改程序。作者认为公开系统很少同时提供可扩展环境、基于执行的后训练，以及部署该模型的长程进化搜索。
用 CryptanalysisBench 评测大模型的端到端密码分析能力
Abstract提出真实密码原语分析基准，证实前沿模型具备显著分析能力并能发现未公开设计缺陷。
构建真实网络靶场基准，评测 AI 的端到端自主攻击能力
Abstract构建开放多靶场评测基础设施 AGENTCYBERRANGE，测定前沿 AI 网络攻击能力并揭示其端到端规划短板。
提出 SciTrace，为科学发现智能体加入跨阶段安全推理与工具轨迹核验
SciTrace 是加在科学发现智能体流水线上的安全框架，不是再在各阶段出口放一个独立过滤器。
用 abliteration 消融代码 LLM 拒答方向，分离拒答与漏洞注入能力
这项初步可行性研究用 abliteration 把代码 LLM 的拒答和 CWE 注入能力拆开：意愿可以被低秩编辑解锁，注入是否成功仍看参数规模。
评测自主安全智能体在授权漏洞分析中的对齐拒答效应
这项工作把安全对齐效应测成自主安全智能体的轨迹属性，而不是单轮拒答率。