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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。
提出控制标记注入，清空工具 Agent 的思维链以绕过推理监控
Abstract论文阐明控制标记注入可抑制 CoT 使监控失效并促成拒绝绕过，且工具执行受解析器宽容度影响。
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 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。
提出针对 Agent 护栏的推理扩展拒绝服务攻击
提出 PaperGuard，用图文注入与梯度扰动抬高自动审稿分数并检测恶意指令
PaperGuard同时评测并检测多模态 AI 审稿中的评分操纵。
提出 VROP，把有害意图拆成良性视觉 gadget 越狱视觉语言模型
VROP是 black-box 多模态越狱框架：不在输入中放显式恶意触发，而把有害目标拆成语义正交的良性视觉 gadget，再用控制流提示词把合成留到后期推理。
用简历中的不可见指令做间接提示注入，操纵招聘推荐
Abstract作者称推理在简单注入下会帮攻击圆谎，在不合逻辑的复杂注入下又会把欺骗漏出来。
提出推理时防御 SafeThink，监视思维链并在低于阈值时注入转向前缀
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。
提出视觉推理序列攻击 VRSA，以图像序列越狱多模态大模型
提出 ARE 框架与图像文本攻击，评测多模态网页 Agent 的对抗鲁棒性
Abstract系统评估多模态网页智能体的脆弱性，指出推理时计算组件被攻破会加剧系统风险。