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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 FAB 攻击，向声学基础模型植入可由环境声触发的后门
Abstract论文提出了针对声学基模的 FAB 后门攻击，在弱威胁模型下实现了任务无关、物理可触发的后门植入。
TAPDreamer 用公开编码器做固定补丁。
提出 ControlPed 与 HazardPed，生成可控行人危险场景并评测端到端驾驶
提出 TRACER，从权重差识别扩散模型被擦除概念
TRACER 针对的是遗忘扩散模型上的目标识别：提供者从公开基座 W 用已发表方法擦掉未知集合 S⋆，只发布 W′。攻击者还有假定包含这些概念的词表，但不知擦了谁、擦了几个、用了什么算法。
提出 PLW，用微调把先前对话敏感触发编码进后续生成图像
AbstractPLW 把先前对话线索写成后续图像中的隐水印，检出随触发、模型和间隔变化。
提出 Geodesic Unlearning，沿测地线编辑权重以提升缺模态鲁棒性
这项工作讨论多模态模型在部署时整段缺一个模态的性能下降，并把校正写成训练后的子空间编辑。
提出 Perturbot 扰动训练，打破 VLA 的模态捷径
Perturbot 是一套不改推理的 VLA 训练期数据干预，用来削弱模态捷径，并用离线分数区分“任务变好”和“靠捷径变好”。
提出 WebFovea，加固视觉网页智能体的解析、执行、反馈与观察往返
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
测量剪枝对语音 LLM 群体转写公平性的影响
Abstract剪枝后的 Speech-LLM 不能只看总体 WER：Fair-Speech 上族群差扩大，作者建议看最差组。
Abstract梯度上升类方法更接近简单评测下的重训参照，复杂方法会被知情攻击认出，多说话人更差。
提出 IDUnlearn-Bench，评测 VLM 个体级遗忘后的身份残留
IDUnlearn-Bench 评测 VLM 是否忘掉一个可跨模态识别的人，而不只是答不出某条监督事实。
提出 GUARD，在零样本 TTS 上用激活转向遗忘说话人身份以阻止再识别
GUARD 用门控激活转向做说话人身份遗忘，使零样本 TTS 对退出说话人难以再识别。
提出扩散潜空间地理扰动防御，抑制视觉语言模型泄露精确地理位置
提出 RAPID，离线把抗蒸馏扰动写入文生图解码器
提出 QPriv-VL，用问题引导剪枝降低分布式视觉问答的隐私泄露
QPriv-VL 把问题引导的视觉 token 剪枝做成分布式 VQA 的客户端隐私防御，而不是只做集中式推理加速。
Proposes LeakageBench to evaluate page-level leakage of PII redaction in document images
提出针对微调 TTS 的黑盒成员推断攻击
作者给出一个针对微调文本转语音模型的黑盒成员推断框架，分别审计说话人是否进入微调集，以及某一条文本–音频记录是否进入微调集。微调 TTS 以合成文本和参考语音双条件生成，既有生成模型 MIA 的单条件查询和图像/文本上的逐点比较不能直接套用。作者用 scorable extent 与 memorization elicitation 比较五种查询，认为只有 recitation（用目标转写和干净目标语音要求模型复现）同时满足两条，并把它作为主查询。