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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。
提出基于决策前隐藏状态的检测与引导，预测并抑制智能体欺骗
摘要论文展示了智能体自发欺骗可在行为显现前由内部表征预测，并通过激活引导证实了表征的行为可操作性。
提出 TrustMI，用激活转向因果调控助手对用户主张的信任
TrustMI 研究助手对用户的信任能否沿激活中的线性方向被因果调控，以及这种调控会不会改变安全相关的智能体行为。
提出 AgentSpy，在系统调用层观测 Agent 行为并检测技能注入
本研究提出了面向 AI 智能体的系统级外部监控与行为分析框架 AgentSpy。
提出 SAGE，定位代码修复 Agent 最早偏离安全意图的轮次
SAGE 在已通过语法和功能检查、但仍含确认安全缺陷的智能体修复轨迹上，定位最早可归因的安全意图偏离。。
揭示工具型智能体判定无用后仍不停止检索，并检验强制整合纠正效果
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。
用因果追踪区分间接提示注入中的角色可读性与有效干预
在权重固定的白盒模型上，源角色可以先被读出。沿相关方向的编辑是否改变行为，要在目标位点上另测。。
提出 Oscar，分析已知 OSS 漏洞在 Agent 系统中的安全效应与表现边界
Oscar 是面向已知 OSS 漏洞的运行时分析框架，用来判断一次智能体执行里该漏洞是否造成安全相关效应，以及效应最远表现到哪一层。。
提出 IEC 与 IntAct，测量并修复 Agent 工具调用的路径篡改
摘要论文界定工具调用在执行路径中的意图偏离问题，提出无执行归因协议与跳级修复，为智能体工程提供评测与设计准则。
用 J-lens 检测辩论中屈从多数的智能体是否仍内部表征原前提
摘要揭示 LLM 智能体屈从多数时内部仍表征原推理前提，指出辩论表态共识可能夸大真实认同。
提出奖励驱动多智能体系统 MEA，生成可扰动验证的忠实解释
MEA 是一个奖励驱动的双智能体，用来给黑盒分类器的单次预测写自然语言解释，并检查解释能否被扰动后的模型行为支持。
提出 AgentSecGraph，静态分析 LLM Agent 敏感操作的安全依赖与上下文
AgentSecGraph 对冻结的 LLM 智能体源码做安全感知静态分析：敏感操作只作候选锚，Security-ADG 再记下它与智能体输入、依赖、信任边界、守卫和外部效果的关系。
揭示安全路由评测在分布偏移下的虚假下限与选择偏差
摘要论文揭示安全路由评估在分布偏移下的虚假下限，指出防御重心应转向外部动作级强制。
提出竞争风险模型系统化自主 Agent 失控并审计事件与评测
摘要竞争风险框架把完成、停止与逃逸放在同一预算上，审计显示现有记录不足以估计该过程。
用含压抑率的意见动力学解释多智能体讨论何时优于投票
作者用一个只含四类行为的意见动力学，解释 LLM 团队讨论何时优于多数投票、何时停在错误共识。
提出 SAKIKO，审计工具调用模型的激活干预是否构成修复
SAKIKO 审计工具型 LLM 在执行前 K 路动作上的内部干预：行为净增益、到达正确动作、保住原本正确的决策、以及统计证据充分，是四件分开的事。
用配对续写与激活修补分析工具智能体越狱后的安全路由
这篇工作把越狱上下文残留之后的运行时安全反馈，做成工具智能体上的三路路由问题，并用激活修补给这个路由一个晚层的因果位点。作者认为，反馈可能恢复合法执行、留下未授权动作，或误伤良性流程，而现有攻击、基准和静态护栏没有在固定历史上把这三种结局分开。配对续写因此从同一冻结检查点分别接中性提醒 N 和安全反馈 S，并交叉保留越狱 J+ 与中和越狱 J0。
测量固定推理轨迹中信心信号对工具委派的敏感性与对准性
用五阶段蒙特卡洛分析奖励作弊如何导致 Agent 围堵失效
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。
实证调查 gh-aw 工作流规范的结构、维护演化与指令防护
这是一项对 GitHub Agentic Workflows Markdown 的仓库挖掘，目标是描述开发者如何规定并维护会反复执行的智能体工作。