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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。
提出持久视觉记忆注入，使对抗图像经缓存在触发时操控输出
Abstract论文提出 P-VMI，证实对抗输入被掩蔽后仍可经 KV 缓存持久控制模型，强调了保留状态的安全风险。
提出 STCA，对驾驶视频 VLM 构造可迁移的时空对抗扰动
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 IAU-FOA，构造可迁移图像扰动以诱导多模态模型输出目标语义
提出 JIL 对抗后缀，压低长度预测以抬高请求调度优先级
JIL 是对预测式 LLM 调度的攻击：用对抗后缀压低长度预测，使请求在 SRPT 式队列里更早得到服务。
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 Bi-QSTO，优化能穿过质量筛选并在微调中削弱安全对齐的投毒样本
Bi-QSTO 研究一个实际训练缺口：基于质量的数据选择会先于微调决定样本去留，而以往微调投毒多假设毒样本直接进入训练集。已对齐 LLM 的拒答会被少量有害或看似无害的微调样本削弱。作者用三个问题串起实验：选择能否排除毒样本。
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。
提出广度优先后缀搜索 BOSS，改进 GCG 越狱优化
BOSS 是插在 GCG 类离散 suffix 优化上的搜索框架：局部梯度更新不变，变的是固定预算花在深度还是广度。
提出 DIVA，利用跨步条件传播对离散扩散视觉语言模型实施视觉越狱
提出 SN-Guided Diffusion，利用安全神经元实现离线越狱
论文系统评估了扩散大语言模型（DLLM）在安全对齐中的双重角色——既作为白盒攻击目标，又作为黑盒越狱生成的对抗工具。
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 Concept2Scenario，借助内部概念归因发现可迁移的越狱场景
Abstract该研究从表征空间因果归因揭示场景削弱拒绝的机制，发现可复用脆弱场景先验，提升多模型黑盒越狱效能与探索速度。
提出 SlotGCG，按注意力选槽插入对抗 token 以越狱指令模型
提出 FRA-Attack，用频域对齐与梯度正则做可迁移定向视觉攻击
FRA-Attack 是面向闭源 MLLM 的迁移式定向图像攻击。作者要解决的是：空间域局部对齐重复全局低频，代理梯度的高频成分又把更新拉向代理自身。
提出 CodecAttack，在编解码器隐空间构造可穿透有损压缩的对抗音频
提出 CrossMPI，仅用图像扰动实现跨模态提示注入
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。