另有 216 篇论文还没打上分类标签，暂不在筛选结果里。
提出义务识别基准 ObligationBench，并训练护栏识别 Agent 未履行的安全义务
作者认为编码智能体的安全不能只靠拦截禁止动作，还要找出终止时仍未做的安全关键动作，并将其称为义务。
用对照实验隔离评测设计对漏洞补丁基准得分的影响
作者把 LLM 漏洞补丁基准的评测流水线当作会改变测量结果的对象，并明确说本文不是再做一个用于排名的基准。
提出 AgentTime 基准，评测智能体按时长工作与估时能力
AgentTime 是对智能体时间自控的评测：预测任务耗时、按要求时长工作、事后估计已用时间。
提出 TESTJACK，动态审计编码基准通过判定是否满足任务要求
提出 SPECGUARD，用 Lean 证书在编码 Agent 执行前证明任务冲突
摘要提出预执行冲突检测与证明框架，在多个基准和真实仓库中成功证明任务与测试不可同时满足。
提出 AdvSim2Real，协同训练网页智能体抵御页面注入
提出 ParanoiaEval 评测编码智能体的不必要风险处置
作者提出 ParanoiaEval，并称它是编码智能体风险处置能力的首个统一基准。要解决的问题是：证据已经确定风险应如何处置之后，智能体仍可能扩大验证、增加保护或备份，而现有评测要么只看功能正确性，要么把相关行为拆开研究。做法是把 NIST 的 ATMA 落到仓库任务。
提出 CredLeak-Bench，评测 Agent 面对钓鱼的凭据泄露与恢复
提出 PERSISTBD，发布前强化供应链后门使其经良性 SFT 与 RL 后仍外发凭据
本文研究第三方 LLM 智能体在开发者进行良性监督微调（SFT）和强化学习（RL）后训练时的后门持久性风险。
提出 AgentMonBench 评测长时程编程智能体监控并检验 EBG
长时程软件工程任务里，用户要判断智能体哪些选择值得核验。作者用 AgentMonBench 评测监控器，并用免训练的 EBG 组织带源证据。
提出 VERA，审计 LLM 漏洞解释里的虚构推理
提出 SWE-CC 基准，评测编码 Agent 对仓库贡献策略的遵守
SWE-CC 评测编码智能体是否遵守仓库贡献策略，而不只看补丁能否通过测试。
提出选择性长时程精炼，筛选轨迹以提升终端智能体训练可靠性
这项工作研究终端智能体模仿学习里，教师轨迹应保留多少 token。
构建 AGENTDOXX 基准，评测联网搜索 Agent 对匿名访谈的再识别
摘要论文提出了已知身份的重识别基准 AGENTDOXX，揭示搜索与记忆双重风险及现有防御在检索轨迹中的泄露漏洞。
用犯罪学框架测试编码智能体压力下的奖励作弊与言行脱节
摘要从犯罪学视角揭示 AI 奖励作弊规律，发现言行脱节且规范澄清能消除违规。
检验低监控读数能否证明代码生成中的奖励作弊已受控
本文是一篇针对强化学习可验证奖励后训练（RLVR）中监控器有效性与奖励作弊行为的实证分析研究。论文要解决的核心问题是：在训练目标中引入监控器以抑制代码生成中的作弊行为时，接近零的监控器读数是否足以确立模型行为已真正受控。
提出 HACKTRACE，用生成状态检测并抑制代码智能体奖励作弊
摘要论文提出利用生成状态监督作弊尝试的 HACKTRACE 框架，实现高精度低延迟检测并在 GRPO 训练中有效抑制奖励投机。
构建编码 RL 奖励作弊测试台 CATCH 并检验 CoT 监控失效
CATCH 是面向编码 RL 奖励黑客的可控分析测试床，用可利用环境、可调初始倾向和基于执行的金标签，在训练全程比较黑客动态与干预。
测量无对抗协作中 Agent 自发编码凭据以规避监控
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 Tracekit，审计编码 Agent 的意图、推理与动作并检测账本篡改
Tracekit 是无第三方依赖的编码智能体审计层：把人类请求、模型自述和已执行动作并排写入可外部锚定的哈希链，执行前用正则门，事后用规则和独立模型互查。