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提出 STCA，对驾驶视频 VLM 构造可迁移的时空对抗扰动
提出 LiBRA，在潜空间双向优化以规避图像水印双侧检测
AbstractLiBRA 用双向潜空间优化规避双侧水印检测，并提高相对反转基线的保真。
提出 Bi-QSTO，优化能穿过质量筛选并在微调中削弱安全对齐的投毒样本
Bi-QSTO 研究一个实际训练缺口：基于质量的数据选择会先于微调决定样本去留，而以往微调投毒多假设毒样本直接进入训练集。已对齐 LLM 的拒答会被少量有害或看似无害的微调样本削弱。作者用三个问题串起实验：选择能否排除毒样本。
提出只训练或篡改多智能体潜在通信链路来提高有害遵从
学习得到的潜在通信链路会改变由冻结、对齐智能体组成的系统是否遵从有害请求。。作者研究三种拓扑：双智能体、三级顺序协作，以及双专家加汇总。
用词级归因指导同义词替换，翻转提示注入检测并验证越狱
Abstract作者称检测靠分散的词法线索。
用通用扰动对恶意软件分类器及漂移检测器做规避与后门投毒
提出最小范数攻击集成，用鲁棒性曲线评测图像分类器
这篇工作把对抗鲁棒评测从单一 ε、固定集成，改成可按查询预算收紧的曲线估计。
提出 CRCP 框架，优化分块与重排下的 RAG 语料投毒
CRCP 研究的是带分块和重排的 RAG 语料投毒，而不是只提高文档级检索分数。
提出 VPH 与 VTH，只改视频帧劫持世界模型并投毒下游策略
只改看似安全的视频帧，经世界模型之后才改变下游机器人策略。 问题在于世界模型进入数据生成后，数据集检查看到的仍是安全演示，合成轨迹却可以变危险。
提出 FRA-Attack，用频域对齐与梯度正则做可迁移定向视觉攻击
FRA-Attack 是面向闭源 MLLM 的迁移式定向图像攻击。作者要解决的是：空间域局部对齐重复全局低频，代理梯度的高频成分又把更新拉向代理自身。
提出 M3 Att，在不知查询时投毒医学多模态 RAG 并误导临床决策
提出通用弯曲网格补丁 UCGP，使红外视觉语言模型产生跨任务语义偏差
UCGP 是面向红外视觉语言模型的通用物理对抗补丁。问题是：一块可贴上并跨样本复用的物体，能否让分类、描述和 VQA 共用的红外视觉证据出现稳定语义偏差。补丁被限制成低频弯曲网格。
提出 GDA，将图像对抗扰动对齐文本接地证据并迁移攻击视觉语言模型
GDA 是面向异构 LVLM 的零查询黑盒编码器迁移攻击。。
提出 GradingAttack，用梯度后缀与角色扮演操纵教育评分智能体判定
提出查询无关黑盒攻击 DQ-A，用可迁移文末后缀降低文档检索排名
DQ-A 是一种 query-agnostic、complete black-box 的文档隐藏攻击，对象是用最后隐层相似度匹配的 LLM 检索。
提出 CAGE 攻击，在视觉 token 压缩下用图像扰动使预测偏离
CAGE 研究的是：LVLM 在推理时剪枝或合并视觉 token 之后，对抗稳健性该怎么估。
提出 AdvOF，生成对抗物体误导视觉语言导航智能体的场景感知
AdvOF 是针对 VLM 驱动 VLN 服务导航的对抗物体攻击。