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提出流匹配逆向框架，从多向量视觉文档索引重构页面
提出用 API 推理摘要重建轨迹再蒸馏加强化学习，攻破蒸馏防御
这篇工作修订蒸馏攻击的威胁模型：攻击者经合法 API 收集闭源推理数据，先蒸馏自有模型，再做强化学习。作者认为只在蒸馏后评估防御，会漏掉后续 RL，从而高估防御。
提出控制标记注入，清空工具 Agent 的思维链以绕过推理监控
Abstract论文阐明控制标记注入可抑制 CoT 使监控失效并促成拒绝绕过，且工具执行受解析器宽容度影响。
提出 ARIA，在冻结权重上用 SAE 做推理时遗忘门控
提出 plan injection 攻击，植入良性伪装计划以绕过思维链监视器
Abstract论文指出模型会将外部上下文中的伪装计划改写为自身推理，使思维链监视器失效甚至反向合理化恶意行为。
提出 PMA，用流形对齐从 E2EO 混淆向量恢复明文
Proposes SHAQ, which replaces document embeddings with shadow query embeddings to defend against embedding inversion.
SHAQ is a defense against EIA for cloud vector databases: instead of directly modifying document embeddings, it replaces them with shadow query embeddings.
提出 SPARED，用对抗编辑数据训练基于推理的 AI 生成图像检测器
SPARED 是一套用于可解释 AI 生成图像检测的攻防强化学习流程，报告模型是 Qwen3.5-9B 上的第三轮防御器。
利用加密思维块的跨模型重放，诱导弱模型逐字转写专有推理链
Abstract论文揭示了客户端加密思维块跨模型互换漏洞，提出了低成本提取方法并给出防御方案。
复现 AgentCF 上的多智能体攻防并刻画连通性作用
作者在 AgentCF 上研究连通性如何改变多智能体协同过滤的攻防，复现已有方法而不是提出新载荷。
提出 GeoDetect 以几何分数检测视觉语言预训练模型的对抗样本
GeoDetect 是面向视觉-语言预训练模型的对抗样本检测方法，用嵌入几何而不是任务 logits 区分干净样本与对抗样本。
提出嵌入推断攻击 EIA，在黑盒 IR 中识别所用嵌入模型
EIA 是在黑盒 IR 上识别所用嵌入模型的攻击。。
构造可通过计费审计的 token 虚报，使服务商系统性超收
不透明 LLM 的按 token 计费里，现有审计核验的是提供方可控的证据，不诚实提供方可以虚报并通过检查。。
提出 Staged Decoding 与指令跟随训练，减少推理轨迹隐私泄露
本文把大推理模型的隐私问题做成轨迹可控性：隐私指令是指令，轨迹不跟随就会把敏感上下文写进可被提示注入导出的文本。
提出 Zero2Text，无需训练地跨域反演文本嵌入
Zero2Text 是一种不训练 decoder、也不使用泄漏文本–向量对的文本 embedding 反演，针对 RAG 向量库在严格黑盒、目标域未知时的还原。
提出推理时框架 STaR，抑制大推理模型推理轨迹中的敏感内容
STaR在推理阶段约束大推理模型的整段 CoT，使指定 forget set 中的敏感内容不出现在中间步骤或最终答案里，且不更新参数。问题来自 LRM 会把敏感知识写进多步推理，而答案级遗忘在 ZeroThink、LessThink 等解码下仍可能泄漏。STaR 先判断查询是否相关并检索遗忘片段，再加安全前缀。