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提出轨迹级可迁移对抗攻击，降低深度强化学习策略的期望回报
这项工作研究 DRL 上的迁移式黑盒观测攻击：受害参数不可访问时，在白盒代理上造扰动再迁移。
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 InjecMEM，一次注入 Agent 记忆使后续查询输出预设内容
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 VPH 与 VTH，只改视频帧劫持世界模型并投毒下游策略
只改看似安全的视频帧，经世界模型之后才改变下游机器人策略。 问题在于世界模型进入数据生成后，数据集检查看到的仍是安全演示，合成轨迹却可以变危险。
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
Conduct adversarial attacks on product images for open-source visual shopping agents and induce wrong purchases
The authors compare the robustness of two open-source VLM shopping agents against image adversarial perturbations in a self-built e-commerce environment.
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 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 AdvOF，生成对抗物体误导视觉语言导航智能体的场景感知
AdvOF 是针对 VLM 驱动 VLN 服务导航的对抗物体攻击。