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 VAL 框架，并用确认门与参数沙箱约束智能体高风险工具调用
提出 ASA 与 AttestMCP，度量并降低 LLM 对输入序列扰动的敏感
提出 FlowReview，用授权配对与确定性提交门控控制多智能体组合信息流
这篇工作把多智能体安全写成一件必须同时成立的事：拦住组合信息所启用的禁止使用，并完成同一场景里任务所需的授权使用。
提出工具型 Agent 的自适应攻击 DART 与预执行防御 SAGE
Abstract论文提出状态控制框架 SEAD、攻击 DART 与防御 SAGE，实验显示执行反馈与环境探测在攻防交互中具有关键作用。
提出残余权限重放攻击，跨任务复用长期 Agent 的历史授权绕过确认
提出并评测保险库中介执行边界，隔离 Agent 的 API 凭据
这是一项智能体 API 凭据威胁分析及 Vault 执行边界的功能评测。作者关心的不是模型能否承诺保密，而是认证材料是否会进入模型、日志、记忆和执行代码。
提出 CAVE-BENCH，评测智能体在虚假指责下破坏已完成的正确工作
Abstract论文提出了评估智能体在虚假指责下破坏已有正确成果的 CAVE-BENCH，发现强模型易推翻已知证据，提出了门控缓解方案。
测试编程智能体被诱导或自主篡改自身执行轨迹的行为
这是一项针对本地大模型智能体执行轨迹完整性与安全防篡改边界的实证研究。
提出 Skilder，按角色渐进下发企业工具并确定性拦截越权调用
Skilder 把企业工具型智能体的能力按角色打包，经一个 MCP 服务器做渐进发现，使工具范围由服务器而不是提示词来执行。
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。
提出企业 MCP 零信任授权与发现扩展，在架构上拒绝提示注入下的越权调用
作者把零信任放在 MCP 工具调用边界：智能体即使被提示注入，也不能调用其凭证范围之外的工具。问题来自三点部署性质。调用意图会随不可信上下文改变。
构建 APort Vault 基准，对比支付智能体模型拒答与确定性授权
用 FARSIGHT 方案级评测金融 LLM 交易 Agent 的稳健性与安全失败
用任务绑定令牌和策略预言机拦住多智能体流水线的未授权执行
作者在一条会改写沙箱邮件库的四智能体流水线上，检查低权限失陷会不会变成未授权的真实动作。
提出 ATF 与 NTR，过滤或恢复工具集以阻止 Agent 调用攻击工具
提出 FLOWSEAL，用工具级信息流控制阻断智能体隐私泄露
Abstract作者分析大模型智能体隐私检查与攻击面重合问题，提出外部拦截防御 FLOWSEAL 并验证有效性。
为冻结模型与目标域自动搜索可部署的 Agent 安全 harness
提出利用检查点回滚破坏 Agent 执行连续性的攻击
Abstract论文系统研究了智能体 C/R 的安全性，分析了合法回滚破坏执行连续性的机理，并实证评估了其普遍性与危害。
提出 AgentKernel，用四支柱强制中介 Agent 的输入、工具与记忆
AgentKernel 是把安全做成组织原则的智能体 OS 架构，不是带跑分的攻防评测。