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提出工作流级越狱构建，经多轮开发工作流诱导编程 Agent 在代码中写出有害内容
摘要论文揭示了 IDE 编程智能体在多轮开发工作流中会绕过单轮拒答并自行写出有害代码，呼吁防御转向工作流与代码产物级审查。
提出 ColluSkill 跨技能组合攻击，拆分恶意载荷以绕过技能扫描器
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。
提出 PatchBench-Local 协议，评测激活补丁修复越狱的局部附带损伤
摘要论文提出 PatchBench 与局部评估协议，揭示了激活补丁在全局能力无损下仍存局部良性退化。
提出 LiBRA，在潜空间双向优化以规避图像水印双侧检测
摘要LiBRA 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。
提出抗删除水印 RMCW，在生成时注入 Reed-Muller 结构并做局部检验
提出 UNTAG，绕过开源权重模型的 trigger-tag 滥用检测
UNTAG 是针对开放权重 LLM 上条件滥用检测 trigger-tag 的统一攻击评估：信号可以在解码期注入，也可以写进权重，但攻击者若能改输出或改已发布权重，检测可以失效。
提出 TRACE，用任务分解与可演化多轮策略诱导编程智能体执行有害工作流
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 EXE-Bench 比较 Windows 恶意软件检测器的可用性权衡
EXE-Bench 用同一设置给 AI Windows 恶意软件检测器做四指标排序，而不是只比一次测试集准确率。。
提出 aiXamine 黑盒基准，统一评测 LLM 安全、稳健与隐私权衡
aiXamine 是一套黑盒评测协议，用来在同一条件下比较 LLM 的 safety、security 与 privacy，而不是再产出一个能力分。
提出 GeoDetect 以几何分数检测视觉语言预训练模型的对抗样本
GeoDetect 是面向视觉-语言预训练模型的对抗样本检测方法，用嵌入几何而不是任务 logits 区分干净样本与对抗样本。
提出 AHA 自动研究循环，发现生产 Agent 的漏洞概念
AHA 是一项针对生产级 LLM 智能体自动化红队测试的研究，旨在解决传统方法仅保留具体攻击载荷而缺乏成因解释、导致跨版本复用困难且无法指导修复的问题。
诊断护栏相对基座在对抗提示上的置信失校
诊断性分析：五个提示词分类 guard 的置信度，在清洁输入上可以较校准，在越狱包装后则变成高置信度的错误判定。
提出 TAILOR，按请求组合图像水印以满足抗攻击与画质延迟规格
提出多组 IRT 框架拆解跨语言安全护栏退化原因
Zhang、Patel、Truong 与 Koyejo 用多组项目反应理论，解释安全护栏为何随语言变化，而不是只报告一个 JSR。
提出 CAM-Steer，推理时按多类别风险引导隐藏状态以降低有害回复
在写入点定位拒答方向，经刚性旋转跨架构迁移并门控放大
作者研究拒答表示是否随架构改变，结论是表示共享、读取位置随架构变。
揭示推理加深引发的对齐坍塌，用 Reasoning Trap 放大越狱
作者研究扩展推理是否以对齐稳健性为代价，提出 ALR、RT 与 RRA。。
提出 CS-Guard 基准与虚构场景攻击，评测代码生成护栏
摘要论文提出了代码安全护栏基准 CS-Guard，评估发现现有护栏对虚构场景攻击和代码级恶意请求防御较弱。
提出 HERALD，用跨层有害投影轨迹检测越狱提示
摘要HPD 用跨层投影形状区分有害与良性提示。