Another 233papers do not have category tags yet and are not included in filtered results.
Proposes LGWM, using an action-conditioned world model to verify GUI agent screen transitions.
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。
评测文生图模型的有害内容生成能力与审核检测缺口
构建多语言音视频 DeepFake 基准 BabelFake 并评测检测器
BabelFake 是经同意与 IRB 批准采集的多语音视频 DeepFake 检测基准，用来把视觉操纵和语音合成拆开比较。
提出校准重合成方法，以生成器反演保真度认证真实图像并防御对抗扰动
Abstract论文提出基于反演保真度与阈值校准的健全认证框架，在对抗扰动下维持错误率界限，并指出真实内容可认证性随生成器演进而萎缩。
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 NDDL，用良性扩散轨迹检测文生图后门提示并定位触发 token
NDDL 是面向文生图扩散模型的后门防御：防御者只有白盒模型访问和良性提示词，没有后门先验，需要区分后门提示词并找出触发 token。
构建 TriggerBench 并训练 ThinkingGuard，检测图文隐式风险
这篇工作研究多模态隐式风险检测：图文各自良性，风险只在关键元素与触发元素交互时出现。
组织 ArGuard 共享任务评测阿拉伯语表情包与提示词有害检测
用后验重加权解释多模态上下文越狱，并提出风险门控的良性示例注入防御
Zhang 等把多模态 ICL 越狱写成对齐模型在安全与有害隐模式之间的推理时后验漂移，并据此做风险门控防御。
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 Mind2Web-Injection 评测网页 Agent 视觉注入护栏
Mind2Web-Injection 用来检查网页截图护栏的判决是否对齐到该用的画面证据。。
提出 VisER，用内部视觉证据检测 LVLM 物体幻觉
VisER 是面向 LVLM 开放式图像描述的免训练物体级幻觉检测分数，用来处理内部支持的来源混淆。
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。
提出机器遗忘式生成图像检测，用遗忘前后特征相似度区分自然图与生成图
这篇工作把 AI 生成图像检测写成对预训练视觉模型的机器遗忘：原模型对两类图像损失都低，剪枝后生成图特征变得更不像原模型。
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 Artifact-Bench，评测 MLLM 检测并诊断 AI 生成视频伪影
Artifact-Bench 用来看 MLLM 能否发现 AI 生成视频中的伪影，并说明视频为何不真实。
Proposes out-of-process dual-channel comparison classification to intercept erroneous clicks by computer-use agents
The authors frame CUA's perception failure as a security vulnerability, visual confused deputy: the agent authorizes click(x,y) based on a misread screen, and the actual landing point differs from the element it believes it is clicking.
提出 RA-Det，利用鲁棒性不对称检测 AI 生成图像
RA-Det 是合成图像检测器，用扰动下的表示稳定性差异代替外观痕迹。