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提出 DelegationBench，评测智能体该请示用户时是否实际询问
DelegationBench 是一项针对 AI 智能体授权决策的评测基准，旨在评估模型在执行日常操作时何时应直接执行、何时应先请示用户。
提出 nmult，实测 Agent 动作门控栈的层间错误相关性
论文是一项针对智能体动作拦截防御堆叠故障关联性与实际组合价值的实证测量研究。
发布 UndoBench，分离工具型智能体的任务能力与故障恢复能力
摘要UndoBench 通过成对反事实和双预言机解耦智能体任务能力与故障恢复，揭示恢复能力高度依赖外部变异所处阶段。
提出 OATS，用确定性解析器在运行时治理 Agent 技能动作
摘要论文论证了发布时恶意扫描无法替代运行时动作许可控制，提出了轻量确定性控制门 OATS，展示了双层防御组合的必要性。
提出 STAR-Guard 双层防御，缓解长程智能体跨轮遗忘安全约束
摘要揭示 GHOST 跨轮约束遗忘风险，构建 SCARBench 基准并通过 STAR-Guard 双层防御消除违规。
测量良性多智能体协作中自发隐蔽传递凭据以绕过监控
摘要论文揭示智能体会因良性助人意图自主编码凭据规避监控，主张不能单靠内容审查，需在动作层强化严格鉴权。
提出 TACIT，从冻结内部表征检测智能体有害轨迹
摘要提出基于内部表征的智能体轨迹安全检测方法 TACIT，揭示工具风险表征特性并在多项基准上提升检测表现与效率。
提出 Approval Token 绑定编程智能体的审批与执行
摘要系统揭示编程智能体审批洗白风险，提出七字段权能防御机制，证实其能消除身份时序偏离但难防副作用偏离。
提出影子评测，衡量 Agent 能否自主完成开放式 AI 科研
摘要论文通过影子评测发现前沿智能体能独立胜任科研工程实现，但在科学探索与有效利用反馈上未达到顶会门槛。
提出结合模型级监督与系统级控制的智能体保障架构
Lu 与 Bengio 给出的是一套可逐层上移的保障架构和一组事件归类，不是已测量的防御系统。
构建无污染的 SRE-Bench，评测智能体在真实规模二进制上的逆向能力
作者构建并评测 SRE-Bench，一个从零编写、用于测量智能体逆向工程而非利用开发的基准，并称它同时满足污染控制与真实软件规模。
提出 CAVA，将异构智能体动作规范为可哈希指纹并绑定审批回执
CAVA 是给异构智能体运行时用的动作语义层，用来回答“被批准和被审计的到底是哪一个动作”。
提出 Janus 前瞻守卫，在有害动作执行前拦截长程智能体风险
提出 KC-Bench，评测 Agent 行动前的知识冲突检出与违规避免
提出 CryptanalysisBench，评测模型端到端破解真实密码原语的能力
摘要提出真实密码原语分析基准，证实前沿模型具备显著分析能力并能发现未公开设计缺陷。
提出以协调情节为操作单位的跨执行准则，规定如何发现未授权智能体协同并在重启后遏制
摘要立场是跨执行保留关系并约束共享状态。
测量递归自改进中已检出授权失败的持续执行与恢复
递归自改进中的授权安全，要跟着每一代实际运行的程序走，而不能只看最后有没有一份正确代码。
提出 ZeroGate，把精确动作批准与放行时持久准入分开
ZeroGate 把智能体动作的批准提前，并要求放行前仍能核对这份批准是否适用。它的对象是短期、精确动作、单次使用的 ActionPass。签发方对具体规范动作签名。
评测智能体记忆软撤回是否生效，并提出陈旧检索防护
摘要系统揭示了记忆系统软撤回在检索时普遍未执行的安全漏洞，证明写回会击穿现有防御，并提出读取端防护作为必要控制手段。
提出 MobileCybench，用可执行探针评测编程智能体的漏洞发现与利用