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Using fear activation steering to test the hazard judgment criteria of vision-language models
提出流匹配逆向框架，从多向量视觉文档索引重构页面
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。
构建 MedDistract 基准，测量偶发信息对临床文书与推理的污染
提出 VERA，审计 LLM 漏洞解释里的虚构推理
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 WebFovea，加固视觉网页智能体的解析、执行、反馈与观察往返
检验低监控读数能否证明代码生成中的奖励作弊已受控
本文是一篇针对强化学习可验证奖励后训练（RLVR）中监控器有效性与奖励作弊行为的实证分析研究。论文要解决的核心问题是：在训练目标中引入监控器以抑制代码生成中的作弊行为时，接近零的监控器读数是否足以确立模型行为已真正受控。
提出 imMRAG 攻击，从多模态 RAG 私有图像库提取内容
提出 RECAST，本地改写图表与语音并做可逆数值映射以保护远程推理隐私
构建编码 RL 奖励作弊测试台 CATCH 并检验 CoT 监控失效
CATCH 是面向编码 RL 奖励黑客的可控分析测试床，用可利用环境、可调初始倾向和基于执行的金标签，在训练全程比较黑客动态与干预。
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 Tracekit，审计编码 Agent 的意图、推理与动作并检测账本篡改
Tracekit 是无第三方依赖的编码智能体审计层：把人类请求、模型自述和已执行动作并排写入可外部锚定的哈希链，执行前用正则门，事后用规则和独立模型互查。
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。
分析零训练 LLM+OVOD 流水线中 CAAP 与 SNAP 分离的来源
用 SAE 追踪稠密检索查询扩展的潜变量并用激活转向验证
作者用稀疏自编码器分析稠密检索里的查询扩展：现成检索器不微调时，拼接扩展文本往往增益有限甚至变差，而最终指标和嵌入整体偏移不足以说明内部发生了什么。
Proposes SHAQ, which replaces document embeddings with shadow query embeddings to defend against embedding inversion.
SHAQ is a defense against EIA for cloud vector databases: instead of directly modifying document embeddings, it replaces them with shadow query embeddings.
Proposes LeakageBench to evaluate page-level leakage of PII redaction in document images
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。。