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Proposing SWE-Critix, a post-trained general verifier for evaluating coding agent trajectories
Auditing LLM judge reliability and defining trustworthy verdict rate and accuracy upper bound
The authors audit whether LLM-as-a-Judge decisions can still be treated as actionable ground truth under repeated queries, swapped candidate order, and changed prompt formats.
提出义务识别基准 ObligationBench，并训练护栏识别 Agent 未履行的安全义务
作者认为编码智能体的安全不能只靠拦截禁止动作，还要找出终止时仍未做的安全关键动作，并将其称为义务。
测量 LLM 版本更替对科学摘要 AI 改写检测器的影响
作者量化的是：科学摘要的 AI 改写筛查，在 LLM 版本不断更换、而人类摘要误标必须少见时，会怎样变。问题来自期刊和会议已经按分数阈值筛查投稿，但基准多停在评估时可得的版本上。
提出包络采样，用少量真值标注重标定 LLM 评委以缓解奖励作弊
作者研究后训练前如何选择真值标注的查询分布，使重标定后的廉价代理更适合被优化。真奖励昂贵时，实践用 LLM judge 代替人类。若失准只发生在基座很少生成的输出上，on-policy 标注修不到这些点，随后的 KL 正则优化会把质量集中到被高估的输出。
构建 EpiReal-Bench，评测图像生成器将虚假主张渲染为可信证据
EpiReal-Bench 用来量商用图像生成器会不会把虚假现实主张画成可信视觉证据。
提出统一框架评测多模态大模型的遗忘方法
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 Safety-Aware Pruning，缓解视觉 token 剪枝放大的多模态越狱
这篇工作评估视觉 token 剪枝如何改变 VLM 在多模态越狱下的行为，并给出推理时防御 SAP。
提出 PyCache Trap，用字节码缓存替换绕过 Agent 技能扫描器
这篇论文研究了智能体技能（Agent Skills）安全扫描中的“审查–执行脱节”问题，并提出了对应的攻击验证与防御方案。
提出 Secure-CUA，用动作事务约束计算机使用智能体的不可信影响
Secure-CUA 要限制图形界面里不可信内容对 CUA 决策和 GUI 执行的影响，同时保留合法任务所需的不可信信息。
提出 WebMirage，用局部对抗图像劫持视觉网页 Agent 的浏览器操作
WebMirage 是一个面向视觉定位网络智能体的流水线感知端到端红队攻击框架。
提出 Persist-3 序贯检验，从隐藏表示识别未见越狱源
Persist-3 是一个有限记忆的序贯检测器，用来判断攻击表示流是否已经不能由任何一个已知越狱源解释。。
提出持久视觉记忆注入，使对抗图像经缓存在触发时操控输出
Abstract论文提出 P-VMI，证实对抗输入被掩蔽后仍可经 KV 缓存持久控制模型，强调了保留状态的安全风险。
提出监控深伪基准 CCDF，在统一编码后评测检测器对伪造犯罪事故录像的识别
Abstract提出消除格式捷径的监控深度伪造基准 CCDF，揭示现有检测器难以识别商用生成视频。
研究者提出一种轻量级路由 logits 安全检测器，在提示词预填充阶段读取 MoE 视觉语言模型的专家路由信号，在生成前判断多模态请求是否安全，且不修改模型参数或专家路由。
作者在两个指令微调 MoE VLM 上比较改模型与读路由。组合式风险按 HoliSafe 分成五类：图文各自可安全，合在一起才不安全，或不安全内容只在图像里。
提出回答端后门，让模型自生成触发词以在干净有害请求下绕过拒答
Abstract论文提出了多轮对话中回答端自生成触发词绕过安全拒绝的后门攻击，指出输入端防护存在盲区。
评测文生图模型的有害内容生成能力与审核检测缺口
主张多模态安全评测应衡量可控性，并用 SAE 建立四轴画像
作者主张多模态安全评测在行为分类之外，单独报告可控性画像，而不是把检测准确当成控制证据。
提出 AgentMonBench 评测长时程编程智能体监控并检验 EBG
长时程软件工程任务里，用户要判断智能体哪些选择值得核验。作者用 AgentMonBench 评测监控器，并用免训练的 EBG 组织带源证据。