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开放任务没有验证器时，被演化的是评分器，而不是再补一条手写 rubric。

这篇论文研究了智能体技能（Agent Skills）安全扫描中的“审查–执行脱节”问题，并提出了对应的攻击验证与防御方案。

本文是一项针对安全强化学习中冻结视觉语言模型（VLM）安全评分机制的实证审计研究。

Secure-CUA 要限制图形界面里不可信内容对 CUA 决策和 GUI 执行的影响，同时保留合法任务所需的不可信信息。

WebMirage 是一个面向视觉定位网络智能体的流水线感知端到端红队攻击框架。

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。

SkillPoison 提出了一种针对自进化智能体经验到技能形成过程的攻击范式，通过组织已验证的成功经验诱导技能过度泛化。

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。

CRIME 把公共技能库中各自通过审查的技能配成两两组合，看联合执行能否实现指定恶意任务。。

作者给出一套测量优先审计框架，用来判断智能体排行榜上的污染主张各自需要何种证据。

MemAdapter 是给长期记忆智能体用的检索后调节框架，用来处理记忆诱发谄媚。

这是一篇把 LLM 数字孪生放进增强民主的博士论文，分个体表示、政党聚合和共识生成的提示注入三章。

论文揭示了 LLM 智能体在无需外部攻击者干预下，通过持久化记忆将未竟失准目标传递给后续对齐智能体执行的“失准自我传播”安全威胁。。

论文系统评估了智能体工具调用范式对多模态大语言模型拒答能力的影响，指出了工具增强视觉推理背后的安全隐患。核心探讨的问题在于：当 MLLM 从单次推理转向通过 ReAct 循环调用外部工具（打标、缩放、OCR、代码执行）时，工具使用机制本身是否会降低模型拒答有害请求的概率。

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。