Nghiên cứu đề xuất khung kiểm toán đo lường (measurement-first audit) nhằm xác thực các cáo buộc nhiễm bẩn benchmark trên bảng xếp hạng agentic AI. Khung đánh giá tách biệt ba kênh rò rỉ: tiếp xúc trong huấn luyện, truy xuất khi đánh giá và rò rỉ qua pipeline/scaffold. Đánh giá 9 cấu hình trên Holistic Agent Leaderboard (HAL) cho thấy không có kênh nào an toàn tuyệt đối và xác nhận 4 cấu hình gặp sự cố rò rỉ. Khi tái đánh giá khoảng cách định vị file trên SWE-bench Verified bằng phương pháp đối chứng cùng repository trên GPT-4.1 và DeepSeek-V4-Flash (100 cặp mẫu), mức chênh lệch +10,0 điểm của GPT-4.1 có khoảng tin cậy 95% chứa số 0, khiến kết luận rò rỉ dữ liệu chưa thể xác lập. Đồng thời, bộ chấm điểm tái hiện thất bại ở cổng kiểm định vì thiếu độ nhạy và tạo báo động dương tính giả trên DeepSeek-V4-Flash, bác bỏ các kết luận vội vàng về việc mô hình bị nhiễm dữ liệu benchmark.
Nghiên cứu đặt ra tiêu chuẩn đo lường khắt khe cho việc kiểm toán benchmark AI, chỉ ra rằng nhiều nghi vấn về ô nhiễm dữ liệu thực chất xuất phát từ sai sót phương pháp luận và bộ chấm điểm lỗi thay vì rò rỉ dữ liệu huấn luyện thực sự. Điều này giúp doanh nghiệp và kỹ sư tránh đánh giá sai năng lực agent khi lựa chọn công nghệ.