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提出义务识别基准 ObligationBench，并训练护栏识别 Agent 未履行的安全义务
作者认为编码智能体的安全不能只靠拦截禁止动作，还要找出终止时仍未做的安全关键动作，并将其称为义务。
构建 EpiReal-Bench，评测图像生成器将虚假主张渲染为可信证据
EpiReal-Bench 用来量商用图像生成器会不会把虚假现实主张画成可信视觉证据。
提出监控深伪基准 CCDF，在统一编码后评测检测器对伪造犯罪事故录像的识别
摘要提出消除格式捷径的监控深度伪造基准 CCDF，揭示现有检测器难以识别商用生成视频。
评测文生图模型的有害内容生成能力与审核检测缺口
提出 AgentMonBench 评测长时程编程智能体监控并检验 EBG
长时程软件工程任务里，用户要判断智能体哪些选择值得核验。作者用 AgentMonBench 评测监控器，并用免训练的 EBG 组织带源证据。
提出 VERA，审计 LLM 漏洞解释里的虚构推理
构建多语言音视频 DeepFake 基准 BabelFake 并评测检测器
BabelFake 是经同意与 IRB 批准采集的多语音视频 DeepFake 检测基准，用来把视觉操纵和语音合成拆开比较。
提出 ControlPed 与 HazardPed，生成可控行人危险场景并评测端到端驾驶
评测文本守卫与激活探针能否拦住机器人隐含伤害指令
提出 PyINE 基准，训练捷径跟随模型并比较监督者
PyINE 是用可执行程序研究推理模型引出与监督的框架，PyINE-v1 是其第一次发布。
提出 CorrectGuard，在不可查看输入上估计黑盒护栏决策对错
CorrectGuard 面向不能人工检查生产输入、也没有生产标签的黑盒安全护栏，用外部模型估计单条决策是否正确，并据此排序和弃权。离线基准会随数据和攻击变化，未必代表生产分布。隐私约束还可能禁止模型查看原文或可反演的稠密嵌入。
提出 OmniConfess，冻结候选并按通道重打分以缓解全模态幻觉
系统评估循环语言模型加深 loop 后的 CoT 可监控性
这项工作评估 LoopLM 的 CoT 可监测性：加深共享层的重复次数，以及“有循环结构”本身，会不会让决策关键因素更少出现在可监测文本里。
揭示类型化决策模型按选项标签而非定义规则作答
摘要揭示类型化决策模型被标签误导的机理，证实源于提示词渲染并给出实操建议。
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。
评测多轮对话中 GradSafe 越狱检测的可分性与脆弱性
作者评估梯度越狱检测从单条提示词迁到多轮对话后还剩多少可分性，方法是用 Context Window Scanner 把 GradSafe 原封不动地套到用户轮窗口上。
构建 TriggerBench 并训练 ThinkingGuard，检测图文隐式风险
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。
提出 RLCDAlignBench，零样本检测多种对齐失败
RLCDAlignBench 测量用强化学习做校准决策的 Jev，能否当作对齐失败的零样本检测器。
组织 ArGuard 共享任务评测阿拉伯语表情包与提示词有害检测
构建 ACE 语料，评测内核级证据对 Agent 攻击检测的有效性
ACE 是一份把智能体会话的内核 syscall 痕迹与应用层清单、转录配对起来的检测语料和基准。。