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提出 Whisper 攻击与 A-VIP 绑定防御，约束智能体支付决策
摘要论文揭示了 AP2 协议决策层受操纵的风险，提出结构化与权能绑定防御 A-VIP，并发布评测基准。
提出 SpecGuard，在编码智能体执行前用 Lean 证书证明任务与测试冲突
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 HACKTRACE 用生成状态检测并抑制代码奖励作弊
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。
提出 CAVA，把异构智能体运行时事件规范成可哈希动作并绑定审批与回执
CAVA 是给异构智能体运行时用的动作语义层，用来回答“被批准和被审计的到底是哪一个动作”。
提出 SecOPD 同策略蒸馏微调，降低模型对自适应提示注入的顺从
提出 EC-Agent 联合回执，绑定工具智能体的主张、证据与执行
EC-Agent 为工具智能体的审计增加一份可重放的联合回执：它同时绑定发出的主张、精确来源片段、有序执行前缀，以及该次执行看到的来源版本和访问状态。
提出 AuraForge，从漏洞修复合成安全测试并监督训练编码智能体
AuraForge 把真实仓库的历史漏洞修复变成可执行训练任务，用来监督编程智能体同时满足功能请求和隐含的安全要求。
提出类型化溯源与断言护栏，约束持久 Agent 的自传断言释放
提出 Sentinel-RL，将拓扑推理卸载到图策略并约束遏制动作
Sentinel-RL 是面向 SOC 的神经符号架构：拓扑决策离开 LLM，改由认证图上的 HetGAT 与 PPO 完成。
提出 BenchShield，用形式化插桩核验 Agent 评测的奖励完整性
BenchShield 是放在 LLM 智能体评测基础设施里的一层插桩，用来让奖励相关轨迹的完整性可以被检查，而不是只看最终分数或评分函数。可执行基准里，智能体的中间动作会改变结果过程后来读取的状态，日志和反馈也会影响后续 rollout。作者认为现有的任务补丁、提示词和事后检测器不能证明某次运行留在预定边界内。
提出 CrossFit，用折外求解器缓解自进化搜索智能体的共作弊
False Frontiers 诊断自进化搜索智能体中的 co-cheating，并用按来源交叉拟合的反馈来缓解它。
提出神经符号纵深架构，阻断 AI-SOC 的日志投毒与间接提示注入
提出 MiniRep，按当前质量、风险与历史声誉聚合多智能体辩论
MiniRep 是面向恶意智能体的 MAD 声誉聚合，只作用在 Decide 阶段。
提出 Provenance-Aware Transformers，隔离不可信来源防御间接提示注入
提出 RSI-Master 以约束自主后训练动作并抑制奖励作弊