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构建 EpiReal-Bench，评测图像生成器将虚假主张渲染为可信证据
EpiReal-Bench 用来量商用图像生成器会不会把虚假现实主张画成可信视觉证据。
提出 FAB 攻击，向声学基础模型植入可由环境声触发的后门
摘要论文提出了针对声学基模的 FAB 后门攻击，在弱威胁模型下实现了任务无关、物理可触发的后门植入。
提出持久视觉记忆注入，使对抗图像经缓存在触发时操控输出
摘要论文提出 P-VMI，证实对抗输入被掩蔽后仍可经 KV 缓存持久控制模型，强调了保留状态的安全风险。
提出监控深伪基准 CCDF，在统一编码后评测检测器对伪造犯罪事故录像的识别
摘要提出消除格式捷径的监控深度伪造基准 CCDF，揭示现有检测器难以识别商用生成视频。
提出 LineupRL，用描述到序列识别作可验证奖励训练时序描述模型
LineupRL 是给开放式时间序列描述用的 RLVR：不模仿合成参考，而奖励一条描述能否让冻结文本 LLM 从相近序列里认出目标。
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 NDDL，用良性扩散轨迹检测文生图后门提示并定位触发 token
NDDL 是面向文生图扩散模型的后门防御：防御者只有白盒模型访问和良性提示词，没有后门先验，需要区分后门提示词并找出触发 token。
研究视觉语言模型在协作中能否表示并说出指称不确定性
摘要指称不确定性可被引出，但很少说出来。
提出 BadAction，通过动作触发器给交互式视频生成植入后门
测量剪枝对语音 LLM 群体转写公平性的影响
摘要剪枝后的 Speech-LLM 不能只看总体 WER：Fair-Speech 上族群差扩大，作者建议看最差组。
提出训练无关的 SECRET，对问题表征做源条件转向以缓解音视频模型幻觉
SECRET 是一种训练无关的问题状态转向方法，用来减轻 AVLLM 的 source-confused grounding hallucination。
提出带密钥的 SNW，抵御事后图像水印的身份伪造
Gesny 与 Giboulot 针对生成内容追溯所依赖的多比特事后图像水印，批评端到端 DNN 方案既无容量理论、又无密钥。
构建 Mandela-Bench，评测多模态模型是否凭记忆接受篡改图像
该研究系统评估了多模态大语言模型在面对无痕事实性编辑时，能否利用自身内在世界知识核验被识别出的经典图像。
用门控 IoU 与 RadGraph 的 GRPO 降低胸片报告幻觉
提出 ODPure，在输入阶段用腐蚀重建与共识净化目标检测后门
提出 PALS，用潜空间平滑防御全双工语音对话的对抗扰动
复现 Tree-Ring 语义水印的黑盒伪造并恢复检测统计量
提出黑盒攻击 DRIFT，偏转生成轨迹以去除扩散水印
提出 BPP、GDBRO 与 RFCBES，在持续学习中净化并选择性恢复后门样本
面向 CLUBA 的鲁棒动态扩展防御：每个增量任务都可能含少量后门样本，模型只能看到当前任务数据，却要同时少遗忘、学得会、还不记住触发。
提出 SinoGlyphBench，用配对字形混淆诊断中文审核稳定性
SinoGlyphBench是一个配对诊断基准，用来看内容审核在可还原的中文字形混淆下是否还保持原决定。