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 MADBench，评测多智能体辩论是吸收还是放大对抗影响
MADBench 是一个评测多智能体辩论安全性的基准，用来看攻击是被辩论吸收还是被放大。
提出 ORBIT 框架，评测多智能体防御对合谋等威胁的效果
摘要ORBIT 用六层配置比较多智能体防御，逐动作监控不迁移到合谋。
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
摘要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 CGMIA，检测代码生成基准样本是否泄漏进训练集
CGMIA 用成员推断检测代码生成基准是否泄入 LLM 训练集，使评测不依赖对训练语料的直接访问。
提出 ClawSentry 多层监控网关，在技能准入和运行时拦截恶意技能与隐藏指令
ClawSentry 是挂在智能体运行时之外的安全监督网关，用来同时盖住 skill 执行的多个生命周期边界，并把已被拒绝的效果记到会话里。
提出 SkillMisevo-Bench，量化自改进 Agent 的技能误演化
提出 ElasticBack，在单个 Agent 技能中植入条件后门
ElasticBack 是放在 LLM agent 单个 skill 里的条件后门攻击。。
提出 S³，用 guard agent 编排阶段安全技能防御智能体多阶段风险
提出 Agent MechSuits，对多轮 CLI Agent 做步级检测与子空间转向
Agent MechSuits 是面向多轮 CLI 智能体的白盒、步级表示防御，并配有可执行轨迹基准 MAS。
提出 AgentHazard 基准，评测计算机使用智能体的执行层有害行为
AgentHazard 是针对计算机使用智能体执行层安全构建的评估基准，重点探究多步工具调用下局部合理动作累积引发的危害。