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。
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 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 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 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 Kubernetes 运维智能体的七层纵深防御框架与参考架构
把 Kubernetes 上的运维智能体当作不可信租户，在假定提示注入已完全控制其工具选择的前提下，用基础设施重建数据面与控制面的边界。要解决的是：智能体读日志、注解、工单或 MCP 工具描述时，这些内容可以变成它带着自身凭据执行的命令。模型对齐和分类器只降低概率。
提出 ASA 与 AttestMCP，度量并降低 LLM 对输入序列扰动的敏感
对比类型化评审与生成式评审对智能体轨迹的安全判定
在已保存的工具使用智能体轨迹上，比较类型化评审 JEV 与四种生成式评审的回溯安全分类。
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。
评测 Agent 记忆系统的软撤回执行情况，并提出陈旧检索防护
摘要系统揭示了记忆系统软撤回在检索时普遍未执行的安全漏洞，证明写回会击穿现有防御，并提出读取端防护作为必要控制手段。
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。
构建自演化基准 ActBench，评测协作智能体的行为安全
摘要ActBench 通过自演化搜索与双证据重构评测轨迹行为安全，揭示基础模型决策差异主导了协同智能体的操作风险。
建模并利用多智能体网络中子智能体生成时的记忆继承漏洞
作者对多智能体网络里的子智能体继承做形式化分析，并用开源框架上的 PoC 演示编排层如何让单点妥协继续扩散。