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作者研究有损推测解码在换取速度时，是否会比效用更快地损害越狱与提示注入防护，并给出按位置校正的 SecureSD。

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。

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。

本文针对智能体在工具静默失效时过度检索的问题，系统分析了判定、信念与停止行动之间的解耦现象，并提出了外部规则整合方案。

训练无关解码器 VICS 在冻结 VLA 的推理阶段重排动作块，使当前选择带上该动作仍可能留下的安全完成质量。

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。

这篇工作测的是智能体验证器在检查之前的分流：外部规则里的哪条谓词能用固定过程解决，哪条必须交给评审。

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。

七个来自四个家族的工具调用模型，在保守的字面授权准则下会检索超出请求的私人数据。作者把该行为称为 proactive over-authorization，用 OVERACT 做无 LLM 评审的测量，并用 SELFAUDIT 做不依赖 oracle 的执行前过滤。

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。

Sapien 是面向通用 AI 智能体的有状态策略引擎：执行前把用户提示词译成任务策略，运行时只放行该策略承认的工具调用序列。