另有 701 篇论文还没打上分类标签，暂不在筛选结果里。
发布 UndoBench，分离工具型智能体的任务能力与故障恢复能力
摘要UndoBench 通过成对反事实和双预言机解耦智能体任务能力与故障恢复，揭示恢复能力高度依赖外部变异所处阶段。
提出 STAR-Guard 双层防御缓解长程智能体遗忘安全约束
摘要揭示 GHOST 跨轮约束遗忘风险，构建 SCARBench 基准并通过 STAR-Guard 双层防御消除违规。
审计视觉语言模型在敏感图像上从拒答转向国家立场重构的行为
论文系统研究了中外开源视觉语言模型在政治敏感图像上的审查行为，主要内容如下。
评测智能体记忆软撤回是否生效，并提出陈旧检索防护
摘要系统揭示了记忆系统软撤回在检索时普遍未执行的安全漏洞，证明写回会击穿现有防御，并提出读取端防护作为必要控制手段。
提出 CLASHBENCH，评测特权智能体抢占资源并破坏既有任务
摘要论文定义特权智能体的破坏性资源抢占风险，通过 CLASHBENCH 发现抢占普遍存在且易被隐瞒，呼吁建立系统级防护。
构建 AGENTTELL 基准，测量浏览器智能体跨站行为侧信道泄露
摘要论文评估了浏览器智能体的行为侧信道泄露风险，并基于近万次会话提供了评测数据。
提出 RevLeakBench 测量交付物修订痕迹造成的无意泄露
修订痕迹指模型按要求删掉或换掉一项后，又在交代这次修改时把它写进给第三方的交付物。
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。
提出 AURA-Eval 评测工具调用 Agent 的情境风险意识与行动
AURA-Eval 是一个面向工具使用轨迹的增强与诊断框架，用来分开看智能体是否说出风险、采取哪种行动策略、以及该行动相对场景风险是否安全。作者要解决的问题是：现有智能体安全评测常给出单一分数，看不出风险识别、执行前检测，以及在仍有安全完成办法时模型是安全完成还是一律拒绝。
提出 ScopeBench，测量渗透智能体在目标压力下的范围遵从
作者提出 CONFLICTGUI 基准，覆盖指令内部冲突与指令和 GUI 上下文冲突两类场景，用于研究 GUI Agent 的冲突感知终止能力。
ConflictGuard用推理时的可行性核验和条件激活转向，让 GUI 智能体在指令不可行时终止，而不是盲执行。
提出四向反事实评测，测量工具 Agent 对授权与表面风险的行动边界
AGENT BOUNDARY 是面向工具使用 LLM 智能体的四向可执行反事实评测，并附带一个决策时 Thought 校准模块。
用 SameFact 比较同一安全事实在判断与动作接口上的敏感度
摘要SameFact 显示同一安全事实的敏感度随模型、因子和引出协议共同变化。