另有 268 篇论文还没打上分类标签，暂不在筛选结果里。
评测启用工具调用后多模态模型拒答有害图文请求的变化
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。
提出技能名称抢注攻击，利用智能体虚构技能名实施供应链劫持
本研究系统揭示了大模型智能体技能推荐场景下的虚构技能名称安全风险，将其形式化为一种新型供应链抢注攻击。
测量多智能体委托结构下有害任务拒答的失效
摘要论文揭示多智能体层级委托会导致单模型安全对齐失效，多项前沿模型有害执行大幅增加且单层防御难以奏效。
提出只改多智能体潜在通信链路以提高有害遵从的攻击
学习得到的潜在通信链路会改变由冻结、对齐智能体组成的系统是否遵从有害请求。。作者研究三种拓扑：双智能体、三级顺序协作，以及双专家加汇总。
提出双缺口框架统一智能体软件工程的奖励投机与幻觉
Reality Is the Final Verifier 用 two-gap framework 解释智能体软件工程的主要失败，并主张用外层保证环持续收窄缺口，而不是试图在部署前证明缺口已关闭。
提出 DERIVAUDIT，审计长期 Agent 记忆是否由交互历史支持
DERIVAUDIT 审计长期智能体的持久记忆是否由写入时可获得的交互历史支持，而不是只看以后能否被召回。
提出 AURA-Eval 评测工具调用 Agent 的情境风险意识与行动
AURA-Eval 是一个面向工具使用轨迹的增强与诊断框架，用来分开看智能体是否说出风险、采取哪种行动策略、以及该行动相对场景风险是否安全。作者要解决的问题是：现有智能体安全评测常给出单一分数，看不出风险识别、执行前检测，以及在仍有安全完成办法时模型是安全完成还是一律拒绝。
提出四向反事实评测，测量工具 Agent 对授权与表面风险的行动边界
AGENT BOUNDARY 是面向工具使用 LLM 智能体的四向可执行反事实评测，并附带一个决策时 Thought 校准模块。