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POLAR 是训练无关的事前门控，用类型化本体在工具调用执行前检查能否组成候选逆序列。

AMU 用列级推导门控共享记忆，拦截经缓存流出的无权敏感列，并标出同名 KPI 的定义冲突。

训练无关解码器 VICS 在冻结 VLA 的推理阶段重排动作块，使当前选择带上该动作仍可能留下的安全完成质量。

长时程工具使用把目标演化变成授权状态的一部分。本文在单 principal、单根、有限结构化域中，把自生成子目标的创建、替换、同根委托和同根 join 做成可检查转移，并在提交边界重查受保护效应。

七个来自四个家族的工具调用模型，在保守的字面授权准则下会检索超出请求的私人数据。作者把该行为称为 proactive over-authorization，用 OVERACT 做无 LLM 评审的测量，并用 SELFAUDIT 做不依赖 oracle 的执行前过滤。

HeadEdit 是一种不更新参数的行为校准方法，作用点是冻结的 unembedding，而不是中间层残差或新的梯度优化。

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。

作者在物理流求解器上检查一套编码智能体配置：编译器必须读本组材料与反应模型，这些字节又不得进入模型上下文或离开本机的记录。

LocUS 是不更新权重的推理时转向方法，把差分均值更新限制在少数注意力头及其属性对齐子空间。

AIMES 是推理时的多价值激活转向框架，用中间层词表读出把固定系数改成随状态变化的权重。

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。

委托授权的安全不要求每位评审者对齐，而要求面板在效用空间覆盖委托人。

本文给出一套运行时授权，用来决定智能体已经获得的资源能否变成可行使权限。