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构建 BazaarBench，评测去中心化交易智能体的违规与失信
BazaarBench 针对大语言模型智能体在去中心化 C2C 交易中的代理安全问题，提出了一个结合底层实体状态与大模型裁判的仿真基准平台。
提出 EvoRiskBench，评测工作区智能体的运行时安全风险
摘要论文构建了工作空间智能体运行时风险基准 EvoRiskBench，发现高执行力智能体在 IPI 下面临较高安全风险。
提出 MOLE 基准，评测智能体内部威胁的完成情况与监控漏检
MOLE 是首个针对前沿 AI 实验室智能体内部威胁检测的开放基准，旨在评估在有限每日审查预算与日常研发业务背景下识别恶意账号的能力。。
提出 ForesightSafety-TIDE，评测多智能体在单点欺骗下的集体事实恢复
发布 MADBench，评测多智能体辩论会吸收还是放大对抗影响
MADBench 是一个评测多智能体辩论安全性的基准，用来看攻击是被辩论吸收还是被放大。
用 MasDrift 评测多智能体架构的授权保持
MasDrift 把多智能体设计中的授权保持做成可测量性质，对象是没有攻击者的普通委托。
提出 TRUSTFORK，评测展示身份如何劫持多智能体编排的操作权限
摘要论文提出了多智能体安全基准 TRUSTFORK，揭示展示身份如何劫持操作权威，并证明事后验证无法弥补已发生的执行破坏。
用 WolfBench 测量金融智能体社会中有害规模下的集体崩溃
WolfSociety 把多智能体安全写成受控金融社会中的集体失败问题：智能体经社交网络交流，并在共享市场里交易，形成从交流到行动再到后续决策的闭环。
构建 Emergence World，评测长时程多智能体对抗韧性与群体失效
摘要作者通过长期平行世界实验指出模型对齐不具备可组合性，单模型群体会产生社会奉承、协同退缩及语言不透明等失效。
提出双控多智能体基准 DUMA-Bench，评测 Agent 策略违反
DUMA-Bench 把 τ²-bench 的双控交互做成智能体安全评测，用来看策略违反如何随用户、模型和环境一起出现。
提出 ORBIT 框架，评测多智能体系统中的攻击、合谋与多类防御
摘要ORBIT 用六层配置比较多智能体防御，逐动作监控不迁移到合谋。