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FAITH 是面向高维系统的无模型安全过滤强化学习框架：安全修正与任务回报分属不同模块。

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。

开放任务没有验证器时，被演化的是评分器，而不是再补一条手写 rubric。

这篇论文研究了智能体技能（Agent Skills）安全扫描中的“审查–执行脱节”问题，并提出了对应的攻击验证与防御方案。

作者研究有损推测解码在换取速度时，是否会比效用更快地损害越狱与提示注入防护，并给出按位置校正的 SecureSD。

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。

本研究提出了面向 AI 智能体的系统级外部监控与行为分析框架 AgentSpy。

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。

这是一篇把 LLM 数字孪生放进增强民主的博士论文，分个体表示、政党聚合和共识生成的提示注入三章。

Persona Guardrail 是客服向智能体的同步运行时防御：先写明功能边界，再决定放行或拦截，而不是只检测某一攻击类。

SKILLLITE是面向紧凑、可本地部署 LLM 的恶意 Agent Skill 预执行审计框架，作者单位为南洋理工大学。

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。

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。

这是一项邮件智能体提示注入防御的离线建模与评测研究：作者把攻击文本是否恶意、攻击是否推进到工具操作、最终参数是否达标分开处理。

论文针对大语言模型智能体面临的间接提示注入威胁，研究了利用条件句式实现时间分离的爆炸提示词。