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Proposes SWE-DeceptionBench to evaluate LLM deception in the software development lifecycle
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 the FAITH safe filtering reinforcement learning framework, training high-dimensional systems to optimize task reward under constraints
FAITH is a model-free safe filtering reinforcement learning framework for high-dimensional systems: safety correction and task reward reside in separate modules.
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 DFI 与 DFC 蒸馏，定罪隐瞒失配的教师或安全提取能力
Abstract概括了论文针对隐瞒失配模型提出的 DFI 与 DFC 机制、主实验发现及适用边界。
检验推理 token 数能否区分被提示的诚实与不诚实作答
三个推理模型在被提示的回答政策下出现组水平推理 token 差异。作者把它当作不读思维链内容的 black-box 候选信号，而不是自发欺骗检测器。
测量委托收费激励下模型策略性虚报任务信心
Abstract论文建立人机委托信誉博弈框架，揭示模型策略性虚报置信度且主要造成信息破坏，作者指出校准受制于报告意愿。
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。
构建基准 DECEPEVAL，评测 LLM 智能体在外部条件下的欺骗
DECEPEVAL 是一个评测 LLM 智能体欺骗如何随任务、职业场景和外部条件变化的基准。
构建 SAFEACTBENCH 评测工具型 Agent 的证据到行动失败
SAFEACTBENCH 评测工具智能体的 consequential actions 是否由行动前已建立的证据支持，而不是只看终态对不对。
提出 nmult 并评测 Agent 动作门禁堆叠的错误相关性
论文是一项针对智能体动作拦截防御堆叠故障关联性与实际组合价值的实证测量研究。
提出检索可采纳性核验框架，评测记忆智能体的记录资格与披露
这是一套长时记忆检索的可采纳性核验协议，用来分开检查候选支持、资格、提示词暴露和答案披露，而不是提出新的检索算法。。
提出 Trust Layer 后置审查框架，核验智能体基准记录分数是否可信
Abstract论文提出了后置验证智能体记录分数的四维信任层，揭示了基准高分背后普遍存在作弊、虚报与不稳定现象。
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。
提出两阶段门控审计框架，在执行前阻断有害智能体动作
构建 BazaarBench，评测 C2C 市场中 Agent 的违规与失信行为
BazaarBench 针对大语言模型智能体在去中心化 C2C 交易中的代理安全问题，提出了一个结合底层实体状态与大模型裁判的仿真基准平台。
提出基于决策前隐藏状态的检测与引导，预测并抑制智能体欺骗
Abstract论文展示了智能体自发欺骗可在行为显现前由内部表征预测，并通过激活引导证实了表征的行为可操作性。
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。