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The authors construct a class of backdoors that encrypt an executable network into the weights, used to discuss the limits of white-box elicitation audits under supply chain attacks.

SemField is a zero-bit semantic watermark embedded by the provider at generation time and detected later with a key, used to identify the provider's own model text after paraphrasing and sentence-level structural changes.

LTBD 是一种不改基座权重的提示注入防御：只学习用来标出可信指令与不可信数据边界的四个 token 嵌入。

这篇论文对工具调用大语言模型智能体的安全监控进行了形式化时序验证研究。

这篇工作评估视觉 token 剪枝如何改变 VLM 在多模态越狱下的行为，并给出推理时防御 SAP。

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。

ASPIRE 是给搭建方用的智能体提示注入红队引擎，目标是开放式画出可利用的行为路径，而不是在固定任务上打磨一条载荷。

本文研究第三方 LLM 智能体在开发者进行良性监督微调（SFT）和强化学习（RL）后训练时的后门持久性风险。

PEV 是对 open-weight LLM 的 embedding 噪声越狱。

BabelFake 是经同意与 IRB 批准采集的多语音视频 DeepFake 检测基准，用来把视觉操纵和语音合成拆开比较。

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。

只改 SAE 解码器、冻结编码器与语言模型，即可把代码插入行为放进推理时的辅助组件。作者把这视为 SAE 供应链问题：checkpoint 一旦替换某一层激活，就参与后续计算，而不只是解释工具。

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。

外部提供者只控制与自身目标关联的内容，就可以把良性主动个人智能体的协助转向该目标。

本研究针对长流程智能体在执行任务时面临的分阶段间接提示注入威胁，提出了在动作生效前进行拦截的边界动作审计框架与路径对齐归因方法。