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本研究针对法律领域大语言模型思维链推理中引用法律依据的因果真实性展开实证审计。

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。

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。

PACE 是面向工具调用型 LLM 智能体的运行时调解：当准入证据无法区分会改变行为的规格时，不在出口站点上撤销调解，而在最后一次工具调用前同时检查表示出的影响路径和请求权限。

Pincer 是加在现成 coding agent 上的资源层授权防御：用只受用户侧信息影响的 digital twin 做动态最小权限，并与 tool-call 层防御并存。要处理的是用户维护策略带来的权限蠕变和授权疲劳，以及不学习用户策略的 tool-call 分类器。作者引述工作称 auto mode 会放行多数不安全操作，并认为推理代码或复杂 shell 的效果在这一层不实际。

这篇工作研究多模态隐式风险检测：图文各自良性，风险只在关键元素与触发元素交互时出现。

这篇工作修订蒸馏攻击的威胁模型：攻击者经合法 API 收集闭源推理数据，先蒸馏自有模型，再做强化学习。作者认为只在蒸馏后评估防御，会漏掉后续 RL，从而高估防御。

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。