提出 BenchJack 系统审计智能体基准的奖励作弊缺陷
论文系统研究了主流 AI 智能体基准评测中的奖励作弊问题，提出了首个针对基准缺陷的自动化红队审计与生成对抗式迭代修补系统 BENCHJACK。
提出 APEX，在执行边界用预编译授权契约防御 Agent 间接提示注入
提出 HARNESSSECURITY-BENCH 评测编码智能体框架的安全机制
提出 VAL 防御栈，用确认门与参数沙箱约束 Agent 的高风险工具调用
提出 Pincer，用数字分身学习用户偏好并对 Agent 做资源层最小权限授权
Pincer 是加在现成 coding agent 上的资源层授权防御：用只受用户侧信息影响的 digital twin 做动态最小权限，并与 tool-call 层防御并存。要处理的是用户维护策略带来的权限蠕变和授权疲劳，以及不学习用户策略的 tool-call 分类器。作者引述工作称 auto mode 会放行多数不安全操作，并认为推理代码或复杂 shell 的效果在这一层不实际。
提出 COBRA，用分支能力约束与代理拦截防御计算机使用 Agent 的分支引导攻击
摘要提出分支转向防御架构 COBRA，通过事前能力约束与边界代理消除分支转向攻击并兼顾效用。
提出依赖引导回滚修复，纠正记忆增强 Agent 消费故障记忆后的回答与状态
提出自演化基准 ActBench，评测协作智能体的操作级行为安全
摘要ActBench 通过自演化搜索与双证据重构评测轨迹行为安全，揭示基础模型决策差异主导了协同智能体的操作风险。
提出 IntentCap，按任务意图与来源合成能力租约并在副作用前裁决
IntentCap 是把智能体能力绑到当前任务意图、并按上下文来源划分字段所有权的权限机制。
提出 CAVA，将异构智能体动作规范为可哈希指纹并绑定审批回执
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 Janus 前瞻守卫，在有害动作执行前拦截长程智能体风险
提出 FlowReview，用对象解析与确定性提交门控制多智能体组合信息流
这篇工作把多智能体安全写成一件必须同时成立的事：拦住组合信息所启用的禁止使用，并完成同一场景里任务所需的授权使用。
提出 AgentKernel，强制中介 Agent 的身份、感知、认知与执行
AgentKernel 是把安全做成组织原则的智能体 OS 架构，不是带跑分的攻防评测。
提出 AgentFlow，用带标签的流与路径策略约束智能体数据流
提出 ZoneClaw，用信任区隔离计算机使用 Agent 的持久记忆权限
提出 PACE，用签名策略记录拦住 DeFi 智能体违规交易
提出 SkillGuard，用可达性切断污染后通往禁止状态的技能调用
提出 PACE，在工具调用前对 Agent 做路径隔离与效果授权
PACE 是面向工具调用型 LLM 智能体的运行时调解：当准入证据无法区分会改变行为的规格时，不在出口站点上撤销调解，而在最后一次工具调用前同时检查表示出的影响路径和请求权限。
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 KITA，将 Agent 动作批准绑定到 LLM 外的阈值签名
KITA 是一套密钥隔离的阈值授权架构，用来把模型评审变成执行外部动作的条件。