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Using fear activation steering to test the hazard judgment criteria of vision-language models
Proposes LGWM, using an action-conditioned world model to verify GUI agent screen transitions.
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。
提出利用祖先 VLM 优化对抗补丁，使已部署 VLA 任务失败
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 SkillPoison，用局部有效的成功经验诱导自进化 Agent 形成过度泛化技能
SkillPoison 提出了一种针对自进化智能体经验到技能形成过程的攻击范式，通过组织已验证的成功经验诱导技能过度泛化。
评测记忆门控对激活诱导与记忆诱导谄媚的防御效果
作者在四个开源指令模型上，把激活转向和外部记忆处理放进同一纵深防御协议，看记忆诱发谄媚和内部谄媚压力能否分开压低，以及个性化效用还剩多少。要处理的问题是：检索到的用户历史会推动模型顺从存储信念。只改外部上下文，并不直接动模型内部的谄媚表征。
提出 MemAdapter，在检索后约束记忆对智能体推理的影响
MemAdapter 是给长期记忆智能体用的检索后调节框架，用来处理记忆诱发谄媚。
提出 IAU-FOA，构造可迁移图像扰动以诱导多模态模型输出目标语义
提出条件特征抑制防御，检出对抗补丁后抑制 VLA 内部特征
Abstract条件抑制与 patch 相关的 SAE 特征，间歇攻击下可提高 SR，持续攻击下则不能。
提出 OmniConfess，冻结候选并按通道重打分以缓解全模态幻觉
提出 LineupRL，用描述到序列识别作可验证奖励训练时序描述模型
LineupRL 是给开放式时间序列描述用的 RLVR：不模仿合成参考，而奖励一条描述能否让冻结文本 LLM 从相近序列里认出目标。
研究视觉语言模型在协作中能否表示并说出指称不确定性
Abstract指称不确定性可被引出，但很少说出来。
提出 FAME，用反事实概念漂移评测智能体虚假记忆
FAME 是一个免训练的评测框架，用来判断自主智能体的记忆在虚假相关、环境偏移或知识冲突下是否已变成虚假记忆。。
提出 MIST 压力测试，检验无关图像是否扰动 VLM 评判者标签
作者用MIST问：VLM 代替人类标注时，可替代性裁决会不会被指南要求忽略的图像改写。
提出 VirusCascade，联合操纵商品描述与交互轨迹以劫持推荐智能体协同反思
VirusCascade 是针对推荐智能体协作反思的 black-box targeted promotion 攻击研究。 攻击者只改商品描述和少量账号的普通交互，试图让目标商品获得更多良性用户曝光。
提出训练无关的 SECRET，对问题表征做源条件转向以缓解音视频模型幻觉
SECRET 是一种训练无关的问题状态转向方法，用来减轻 AVLLM 的 source-confused grounding hallucination。
用 DIBench 评测移动 GUI 智能体被 UI 注入后的决策完整性
Abstract论文提出移动智能体决策完整性基准 DIBench，发现欺诈 UI 注入诱导目标选择并推高完成率，通用防御收益不稳定。
提出 DERIVAUDIT 审计长期 Agent 记忆是否由交互历史导出
DERIVAUDIT 审计长期智能体的持久记忆是否由写入时可获得的交互历史支持，而不是只看以后能否被召回。
构建 Mandela-Bench，评测多模态模型是否凭记忆接受篡改图像
该研究系统评估了多模态大语言模型在面对无痕事实性编辑时，能否利用自身内在世界知识核验被识别出的经典图像。