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提出闭环激活引导，在扩散语言模型去噪过程中注入定向偏见
Abstract通过去噪中间概率反馈动态调节残差流转向，证明扩散语言模型在推理服务栈中存在闭环偏见注入脆弱性。
提出 LiBRA，在潜空间双向优化以规避图像水印双侧检测
AbstractLiBRA 用双向潜空间优化规避双侧水印检测，并提高相对反转基线的保真。
提出核化激活引导 KAS，在推理时自适应转向激活以诱导越狱
Kernelized Activation Steering（KAS） 把推理时的激活转向写成核空间中的优化，使更新随当前激活相对源、目标参考集的位置而变化。
提出只训练或篡改多智能体潜在通信链路来提高有害遵从
学习得到的潜在通信链路会改变由冻结、对齐智能体组成的系统是否遵从有害请求。。作者研究三种拓扑：双智能体、三级顺序协作，以及双专家加汇总。
用通用扰动对恶意软件分类器及漂移检测器做规避与后门投毒
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 CRCP 框架，优化分块与重排下的 RAG 语料投毒
CRCP 研究的是带分块和重排的 RAG 语料投毒，而不是只提高文档级检索分数。
提出 SilentRetrieval，以语义保持对抗文档投毒劫持 RAG 检索与生成
SilentRetrieval 是针对 RAG 的两阶段语料投毒，在每查询一篇、合成目标答案的统一协议下，同时处理检索劫持、生成操纵和流畅度。
提出 M3 Att，在不知查询时投毒医学多模态 RAG 并误导临床决策
提出单神经元激活干预，抑制拒答神经元或放大概念神经元以绕过安全对齐
Abstract作者称大模型安全由拒答门控与概念底座构成，干预单个神经元足以双向击穿对齐，且拒答神经元在预训练阶段已然存在。
提出 SWhisper，用近超声波向语音驱动 LLM 隐蔽注入越狱提示
Propose WebWeaver, which compromises only a single agent and recovers the multi-agent communication topology from conversation context.
WebWeaver is an inference attack against the confidentiality of LLM-MAS communication topology: it controls only one arbitrary agent and recovers the full graph from dialogue context, rather than querying agent IDs.
Propose the Amnesia activation-guided attack to bypass model safety refusal during inference
Proposes TFL targeted bit flipping so that selected prompts output false answers while unrelated queries remain correct
TFL is a framework for targeted bit flips on LLM main memory weights: the attacker wants a selected prompt to output a specified false answer keyword while limiting degradation on unrelated queries.
提出 ShallowJail，在推理时用转向向量改写隐藏状态实现越狱
提出 CFA2，用 SAE 定位防御方向并正交化输出权重实现越狱
提出 GradingAttack，用梯度后缀与角色扮演操纵教育评分智能体判定
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 GOSV，全局优化定位安全注意力头并在推理时重贴激活越狱
提出 Latent Fusion Jailbreak，插值有害与无害隐藏状态实施白盒越狱