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提出 OrthoPurify，用正交投影清除视觉语言模型适配器中的劫持方向
OrthoPurify 是部署前的 LVLM 后门净化方法，用一次正交投影去掉被劫持的权重更新方向。
提出 FAB 攻击，向声学基础模型植入可由环境声触发的后门
Abstract论文提出了针对声学基模的 FAB 后门攻击，在弱威胁模型下实现了任务无关、物理可触发的后门植入。
提出 MMSkillRisk 基准，评测多模态技能图像中的隐藏指令诱导 Agent 越权操作
Abstract论文提出 MMSkillRisk 基准与 NCVA 攻击，揭示多模态技能中教学图像潜藏指令可引发未授权操作并与良性任务共存。
提出 ODPure，在输入阶段用腐蚀重建与共识净化目标检测后门
提出 FreqDoor，在频域混合振幅并对生成式 VLM 做训练时视觉后门
FreqDoor 是针对生成式 VLM 的仅视觉、训练时后门：在频域混合触发源振幅、保留干净图像相位，使触发在空间上分散。
提出持续学习下的净化与选择性恢复框架，抵御逐任务训练投毒后门
这是一项面向持续图像分类的后门防御研究：模型只使用当前任务数据，同时需要保留过去知识并避免学习恶意监督。
提出 TRIM，在黑盒推理时定位并净化图像后门区域
提出 GhostWord 词级触发后门，对自动语音识别做数据投毒
提出 RACER，用区域感知一致性对抗微调去除多模态大模型后门
提出策略 RAG 的知识库投毒攻击与检测防御 CLD-KB
提出 SilentRetrieval，以语义保持对抗文档投毒劫持 RAG 检索与生成
SilentRetrieval 是针对 RAG 的两阶段语料投毒，在每查询一篇、合成目标答案的统一协议下，同时处理检索劫持、生成操纵和流畅度。
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 EmoRAG，向查询与知识库注入同一表情以劫持 RAG 检索
EmoRAG 测量 RAG 对符号扰动的反应：同一表情同时出现在查询和库文本里时，检索会偏离语义匹配。作者要检查的是，检索是否真由语义相关性决定。
提出 BackdoorVLM 基准，评测视觉语言模型微调中的后门攻击与防御
BackdoorVLM 是作者提出的 VLM 后门攻击与防御评测基准，作者称它是首个此类综合基准。