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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。

这篇论文对工具调用大语言模型智能体的安全监控进行了形式化时序验证研究。

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。

Secure-CUA 要限制图形界面里不可信内容对 CUA 决策和 GUI 执行的影响，同时保留合法任务所需的不可信信息。

POLAR 是训练无关的事前门控，用类型化本体在工具调用执行前检查能否组成候选逆序列。

SIGMA 让 Qwen3.6-27B 只凭 Model Spec 和高层领域，自己生产对齐任务、评分细则和奖励。

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。

StateWise 是在执行带副作用的动作之前，诊断并修复编码智能体持久操作状态的框架。

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。

本研究针对长流程智能体在执行任务时面临的分阶段间接提示注入威胁，提出了在动作生效前进行拦截的边界动作审计框架与路径对齐归因方法。

长时程工具使用把目标演化变成授权状态的一部分。本文在单 principal、单根、有限结构化域中，把自生成子目标的创建、替换、同根委托和同根 join 做成可检查转移，并在提交边界重查受保护效应。