提出义务识别基准 ObligationBench，并训练护栏识别 Agent 未履行的安全义务
作者认为编码智能体的安全不能只靠拦截禁止动作，还要找出终止时仍未做的安全关键动作，并将其称为义务。
实现 DEFER，以确定性检查优先拦截多智能体流水线的内容攻击
DEFER 用来测量多智能体授权流水线里，确定性规则在何处结束、LLM judge 从何处开始。
提出 nmult 并评测 Agent 动作门禁堆叠的错误相关性
论文是一项针对智能体动作拦截防御堆叠故障关联性与实际组合价值的实证测量研究。
提出 ASA 与 AttestMCP，度量并降低 LLM 对输入序列扰动的敏感
对比类型化评审与生成式评审对智能体轨迹的安全判定
在已保存的工具使用智能体轨迹上，比较类型化评审 JEV 与四种生成式评审的回溯安全分类。
构建支付欺诈基准 ACB，评测花钱智能体的欺诈检测
ACB 是一套智能体支付欺诈基准与检测参考栈，目标是衡量钱是否被不当提取，而不仅是智能体是否接受了恶意指令。
提出静态优先核验器 CARE，在派发前判定智能体 shell 命令可否执行
提出进程外双通道对比分类，拦截计算机使用智能体的错误点击
作者把 CUA 的感知失败写成安全漏洞visual confused deputy：智能体按看错的屏幕授权 click(x,y)，真实落点与它以为的元素不一致。