提出 SLDR，用选择性层恢复与动态路由防御恶意微调
SLDR 是针对恶意微调的微调后防御：在已对齐模型上做有符号层探测，只在敏感分数最大与最小的两层训练 LoRA，再用 lmax 的最后 token 表示决定是否启用适配器。
提出 MFOTL 离线时序验证以监控工具 Agent 的危险动作链
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。
提出 Safety-Aware Pruning，缓解视觉 token 剪枝放大的多模态越狱
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。
提出 ATLAS 用水平集估计恢复黑盒分类器的对抗输入集合
ATLAS 是一个查询式 black-box 框架，用来构造诱发失败的对抗输入集合，供鲁棒性审计使用。
提出 ASA 与 AttestMCP，度量并降低 LLM 对输入序列扰动的敏感
提出 imMRAG 攻击，从多模态 RAG 私有图像库提取内容
提出 SceneJail，利用视频情境上下文越狱视频多模态模型
提出主题锚点投毒，放大众包微调后的专有指令提取
摘要论文提出基于主题锚点的数据中毒攻击，证明低比例的中毒样本可在黑盒条件下隐蔽放大微调指令泄漏。
提出 BoundStyle 与 StyleAT，对抗训练防御人脸识别语义攻击
StyleAT 用可调的 StyleGAN3 潜空间攻击 BoundStyle 对人脸识别做对抗训练，以抵抗一般语义编辑，并在评测中面对训练时未见的 DiffPrivate。
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 ALIBI，向恶意二进制注入不执行掩护叙事使分析器误判为良性
ALIBI 是针对 LLM 恶意软件分诊的语义掩护叙事攻击：不覆盖系统指令，而把仍可见的可疑静态证据重释成良性安全产品的预期行为。
复现 Tree-Ring 语义水印的黑盒伪造并恢复检测统计量
提出 OBELISK 三级流水线，权衡恶意软件检测的准确率、开销与鲁棒性
OBELISK 把 Windows PE 恶意软件检测做成 YARA、EMBER-GBDT 与 Nebula 的顺序流水线，用来同时看检出、计算开销和对抗鲁棒性。
提出黑盒攻击 DRIFT，偏转生成轨迹以去除扩散水印
提出 DIVA，将有害意图拆成视觉锚点与运动文本以越狱视频生成模型
DIVA 是针对带参考图的视频生成模型的免训练 black-box 越狱：用一致性机制本身堵住语义漂移这条安全逃逸路径。。
提出 SEAL，在 MoE 共享专家上做 DPO-LoRA 对齐以抵御越狱与权重篡改
SEAL是面向混合 MoE 的训练时防御：只对齐始终执行的共享专家，使安全不依赖路由器是否把 token 送到安全专家。
提出 MAMJ，在元层面交替优化多模态越狱的策略提示与攻击者权重
提出 ARENA 音频红队框架，自动构造文本安全且音频接地的越狱输入
提出 SPARED，用对抗编辑数据训练基于推理的 AI 生成图像检测器
SPARED 是一套用于可解释 AI 生成图像检测的攻防强化学习流程，报告模型是 Qwen3.5-9B 上的第三轮防御器。
提出 ColluSkill，用跨技能组合绕过 Agent 技能扫描器
摘要论文揭示了单技能孤立扫描的盲区，提出多技能链攻击 ColluSkill 与上下文防御 ChainGuard 并验证了有效性。