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UBA-ORL 研究离线强化学习中由合规轨迹删除激活的后门：合法贡献者同时上传共享触发的后门轨迹和伪装轨迹，训练后触发响应被压低，删除伪装批次后再升高。受害系统是使用静态数据集和轨迹级遗忘接口的离线 RL 服务。对手不能看到训练算法、参数、梯度或具体遗忘算法，但能提交可区分批次，并在部署时向观测注入预定触发。

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。

该论文评估了基于大语言模型的 Web 智能体在利用历史交互轨迹进行记忆增强时的安全脆弱性。