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 AgentRewind，用对齐检查点回退长程 Agent 的上下文与工作区
提出 BioSecBench-Refusal，评测智能体生物安全拒答是否对准风险
BioSecBench-Refusal 把生物研发智能体的谨慎程度和识别隐蔽危害的能力放在同一套任务上测量。
提出 MobileCybench，用可执行探针评测编程智能体的漏洞发现与利用
提出能力洗钱攻击，让未对齐编排器拆分任务向对齐模型套取能力
摘要作者提出了能力洗钱攻击，发现未对齐编排器分解咨询对齐模型可恢复能力差距，指出需建立跨会话防御。
提出 Mid-Harness，在执行前验证并选择终端智能体的候选动作
Mid-Harness 在不改生成器和执行 harness 的前提下，于二者之间做动作级测试时计算，用来研究终端智能体里“多采样、再验证”何时提高轨迹成功。
提出 AgentCyberRange，评测智能体自主实施网络攻击的能力
摘要构建开放多靶场评测基础设施 AGENTCYBERRANGE，测定前沿 AI 网络攻击能力并揭示其端到端规划短板。
提出 UBA-ORL，借助 BD 与 CM 样本让离线强化学习后门在轨迹删除后激活
UBA-ORL 研究离线强化学习中由合规轨迹删除激活的后门：合法贡献者同时上传共享触发的后门轨迹和伪装轨迹，训练后触发响应被压低，删除伪装批次后再升高。受害系统是使用静态数据集和轨迹级遗忘接口的离线 RL 服务。对手不能看到训练算法、参数、梯度或具体遗忘算法，但能提交可区分批次，并在部署时向观测注入预定触发。