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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 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。
构建统一奖励作弊检测基准 RH-Detect 并评测零样本检测器
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 Persist-3 序贯检验，从隐藏表示识别未见越狱源
Persist-3 是一个有限记忆的序贯检测器，用来判断攻击表示流是否已经不能由任何一个已知越狱源解释。。
提出 RAG-PIBench，评测 RAG 上下文中提示注入检测器
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。
研究者提出一种轻量级路由 logits 安全检测器，在提示词预填充阶段读取 MoE 视觉语言模型的专家路由信号，在生成前判断多模态请求是否安全，且不修改模型参数或专家路由。
作者在两个指令微调 MoE VLM 上比较改模型与读路由。组合式风险按 HoliSafe 分成五类：图文各自可安全，合在一起才不安全，或不安全内容只在图像里。
实现 DEFER，以确定性检查优先拦截多智能体流水线的内容攻击
DEFER 用来测量多智能体授权流水线里，确定性规则在何处结束、LLM judge 从何处开始。
提出 ProbeGuard，按共识形成过程对医疗问答做选择性弃答
ProbeGuard 是给多轮共识医学问答用的认证弃权框架：基板照原样作答，弃权只看共识是怎么形成的。
提出手语转文本接入儿童安全过滤的部署前审计协议
手语儿童到达基于文本的儿童安全机制时，机制看到的是机器翻译，不是儿童所做的手语。作者要解决的是：这条边界在部署前应如何审计。
评测记忆门控对激活诱导与记忆诱导谄媚的防御效果
作者在四个开源指令模型上，把激活转向和外部记忆处理放进同一纵深防御协议，看记忆诱发谄媚和内部谄媚压力能否分开压低，以及个性化效用还剩多少。要处理的问题是：检索到的用户历史会推动模型顺从存储信念。只改外部上下文，并不直接动模型内部的谄媚表征。
提出 AMU 按推导图门控企业 Agent 共享记忆的列级访问
AMU 用列级推导门控共享记忆，拦截经缓存流出的无权敏感列，并标出同名 KPI 的定义冲突。