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POLAR 是训练无关的事前门控，用类型化本体在工具调用执行前检查能否组成候选逆序列。

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。

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。

长时程工具使用把目标演化变成授权状态的一部分。本文在单 principal、单根、有限结构化域中，把自生成子目标的创建、替换、同根委托和同根 join 做成可检查转移，并在提交边界重查受保护效应。

Tracekit 是无第三方依赖的编码智能体审计层：把人类请求、模型自述和已执行动作并排写入可外部锚定的哈希链，执行前用正则门，事后用规则和独立模型互查。

作者在物理流求解器上检查一套编码智能体配置：编译器必须读本组材料与反应模型，这些字节又不得进入模型上下文或离开本机的记录。

REGLLM 是诊断有界自主的框架，示例是 UK FCA 合规智能体。作者把它做成 smoke 规模演示，而不是完整基准验证。

这项研究用蒙特卡洛把奖励黑客接到外部安全事件上，比较的是控制组合，不是 Hugging Face 事件的再现概率。

Ajar 量的是智能体防御留下的开放权限：任务不需要、但防御仍会允许的工具调用。

ZeroGate 把智能体动作的批准提前，并要求放行前仍能核对这份批准是否适用。它的对象是短期、精确动作、单次使用的 ActionPass。签发方对具体规范动作签名。

本文给出一套运行时授权，用来决定智能体已经获得的资源能否变成可行使权限。