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 FlowReview，用授权配对与确定性提交门控控制多智能体组合信息流
这篇工作把多智能体安全写成一件必须同时成立的事：拦住组合信息所启用的禁止使用，并完成同一场景里任务所需的授权使用。
提出 RSI-Master，约束自主后训练实验动作并结构化探索以防奖励作弊
提出身份绑定且委托只衰减的能力令牌，用上下文外钱包约束智能体
代表人类行动的分布式智能体，需要一种不把密钥放进语言模型上下文的授权方式。
提出多智能体系统提示注入的威胁模型与四层架构防御
提出可验证操作卡 VAC，把智能体浏览器确认绑定到真实 DOM 操作
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。
提出 k-robust 联盟对齐，刻画误对齐评审下的安全委托授权
委托授权的安全不要求每位评审者对齐，而要求面板在效用空间覆盖委托人。
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 WebMCP-Phalanx，用能力凭证与双智能体隔离浏览器工具调用
WebMCP-Phalanx针对浏览器里的 WebMCP 智能体：在 SOP 下补工具所有权，并把语义检查从有工具权的执行中分开。