本文研究将自主代理运行时状态估计转化为操作授权的策略——信任响应授权策略（TRAP）。TRAP 通过授权就绪评分（ARS）将运行时信任、操作稳定性和上下文风险的加权组合映射到离散授权级别，采用非对称规则：提升授权需要连续观测超过带宽边缘并加上裕度，而就绪度骤降则立即限制授权。我们在 100 条匹配的 Monte Carlo 轨迹上，将 TRAP 与静态、仅信任、仅风险以及对称策略进行比较。结果显示，在突发退化情形下，TRAP 能在退化初始即限制授权，并在恢复后比对称策略更快重新提升授权；在自适应策略中表现出最高且波动最小的稳定性，尽管其恢复后提升的次数多于所选信任阈值。配对 bootstrap 区间排除零，表明差异显著。单因素扫描表明，提升裕度和运行长度会延长恢复时间，分数权重会导致恢复时间偏移，而限制阈值对恢复时间无影响。探索性冻结后实验中，当相同退化分布在 5–20 个间隔时，只有在单间隔跌破阈值的 4 条轨迹上 TRAP 会限制授权；在全部 100 条轨迹的平均上，TRAP 在 20 个退化间隔中有 15.9–18.9 次保持授权高于就绪度支持，而突发退化下仅为 0.8 次，对称策略约为 10 次。由此可见，TRAP 的限制优势依赖于退化的突发性。所有数值均可追溯至公开的、版本化的研究发布。
点评：TRAP 通过非对称升降规则在突发风险场景下实现了更快的收敛与恢复，展示了在动态安全授权中的实用价值。