测量有损投机解码的安全代价，并提出 SecureSD 收紧早期验证
作者研究有损推测解码在换取速度时，是否会比效用更快地损害越狱与提示注入防护，并给出按位置校正的 SecureSD。
提出 Persona Guardrail，强制客服智能体守住功能边界
Persona Guardrail 是客服向智能体的同步运行时防御：先写明功能边界，再决定放行或拦截，而不是只检测某一攻击类。
提出 DART，用去噪表征转移检测多轮智能体攻击并注入提醒
提出免训练框架 SED，将有害智能体轨迹蒸馏为可检索安全策略
提出工具型 Agent 的自适应攻击 DART 与预执行防御 SAGE
摘要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 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 FLOWSEAL，用工具级信息流控制阻断智能体隐私泄露
摘要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 SafeEvolve，用轨迹证据协同演化安全 harness 与策略
SafeEvolve 把已完成的 on-policy 轨迹变成安全 harness 的有界更新，并用两阶段 SFT-RL 把这些更新内化进工具使用策略。
提出 Skill-as-API，隔离多智能体协作中的 skill 正文与系统提示词
Skill-as-API 是面向智能体软件工程的协调协议，用来在跨组织调用时把 skill 的代码和系统提示词留在所有者进程。作者针对三条威胁：经通道或命名空间抽取专有方法，用注入让被调用模型输出系统提示词，以及协作结束后权限继续保留。
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。
提出 SeqWM，把水印写入智能体动作转移并用随机密钥检测
SeqWM 是给 LLM 智能体动作序列加水印的框架，用来在只看到动作时判断轨迹是否来自持有密钥的带水印源。
提出 TS-Guard 与 TS-Flow，在执行前检测并引导 Agent 修正有害工具调用
ToolSafe 研究 LLM 智能体在工具执行前的步骤级安全：基准 TS-Bench、护栏 TS-Guard，以及反馈驱动框架 TS-Flow。