提出 PAA 方法，在边界动作前审计长流程智能体的分阶段提示注入
本研究针对长流程智能体在执行任务时面临的分阶段间接提示注入威胁，提出了在动作生效前进行拦截的边界动作审计框架与路径对齐归因方法。
提出 ZoneClaw，用记忆分区防御计算机使用 Agent 的持久记忆攻击
提出 SkillDRE，用预执行与运行时双阶段反馈演化恶意 Agent 技能
提出移动 Agent 轨迹审计器 MATE，判断轨迹是否违反可编辑安全策略
MATE 是面向移动 GUI 智能体的轻量策略条件轨迹审计器，在给定自然语言安全策略时判断轨迹是否违规并解释原因。
提出 HazardAuditor，用可执行轨迹训练计算机使用 Agent 的运行时守卫
提出针对 Agent Harness 的上下文特权提升攻击
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 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 Gram 审计框架，测量编程与研究智能体的破坏倾向
构造可通过计费审计的 token 虚报，使服务商系统性超收
不透明 LLM 的按 token 计费里，现有审计核验的是提供方可控的证据，不诚实提供方可以虚报并通过检查。。