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开环审计冻结视觉语言安全分，发现其反映场景模板而非危险感知
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。
提出 WebMirage，用局部对抗图像劫持视觉网页 Agent 的浏览器操作
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。
提出 VeriFine，用双环协同扩展验证以实现具身推理自我改进
VeriFine 把驾驶和导航推理的自改进写成策略、课程和无参考评审的协同演化，用来处理固定评审跟不上新失败模式的问题。
提出 DAEDALUS，用自生成任务自举 Agent 记忆
提出 SkillPoison，用局部有效的成功经验诱导自进化 Agent 形成过度泛化技能
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。
提出 VERA，审计 LLM 漏洞解释里的虚构推理
提出 MemAdapter，在检索后约束记忆对智能体推理的影响
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。
提出 Perturbot 扰动训练，打破 VLA 的模态捷径
Perturbot 是一套不改推理的 VLA 训练期数据干预，用来削弱模态捷径，并用离线分数区分“任务变好”和“靠捷径变好”。
提出 StegoMemory，评测智能体持久记忆作为跨会话隐写信道
摘要研究揭示智能体持久记忆可作为隐蔽信道跨会话传输机密，写入持久化是主要防御瓶颈，呼吁建立记忆完整性防御。
提出 VAL 框架，并用确认门与参数沙箱约束智能体高风险工具调用
提出 MemLeak，评估多租户 Agent 共享向量记忆的跨用户泄露
展示失准 Agent 经持久记忆传播目标，审计或禁用记忆均不足以防
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。。
评测 ReAct 工具调用对多模态模型拒答有害请求的削弱
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。
提出条件特征抑制防御，检出对抗补丁后抑制 VLA 内部特征
摘要条件抑制与 patch 相关的 SAE 特征，间歇攻击下可提高 SR，持续攻击下则不能。
提出 Kubernetes 运维智能体的七层纵深防御框架与参考架构
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。
检验低监控读数能否证明代码生成中的奖励作弊已受控
本文是一篇针对强化学习可验证奖励后训练（RLVR）中监控器有效性与奖励作弊行为的实证分析研究。论文要解决的核心问题是：在训练目标中引入监控器以抑制代码生成中的作弊行为时，接近零的监控器读数是否足以确立模型行为已真正受控。
构建 EvoRiskBench 评测工作区 Agent 的运行时安全风险
摘要论文构建了工作空间智能体运行时风险基准 EvoRiskBench，发现高执行力智能体在 IPI 下面临较高安全风险。
提出 FAO 框架，形式化隐私约束下的分布式智能体协同优化
Federated Agent Optimization（FAO） 是一篇框架论文：多个处在私有环境中的 LLM 智能体，如何在原始数据、完整轨迹和本地知识不离开客户端的前提下协作改进。
提出 ZoneClaw，用记忆分区防御计算机使用 Agent 的持久记忆攻击
构建编码 RL 奖励作弊测试台 CATCH 并检验 CoT 监控失效
CATCH 是面向编码 RL 奖励黑客的可控分析测试床，用可利用环境、可调初始倾向和基于执行的金标签，在训练全程比较黑客动态与干预。