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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。

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。

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。

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。

作者给出一个针对微调文本转语音模型的黑盒成员推断框架，分别审计说话人是否进入微调集，以及某一条文本–音频记录是否进入微调集。微调 TTS 以合成文本和参考语音双条件生成，既有生成模型 MIA 的单条件查询和图像/文本上的逐点比较不能直接套用。作者用 scorable extent 与 memorization elicitation 比较五种查询，认为只有 recitation（用目标转写和干净目标语音要求模型复现）同时满足两条，并把它作为主查询。

PaperGuard同时评测并检测多模态 AI 审稿中的评分操纵。

Prometheus 是针对文生图市场 showcase 的训练无关提示词窃取：攻击者看不到在售文本，只用本地开源 proxy 恢复 subject 和 modifier，并希望换 subject 后风格仍在。

AdvOF 是针对 VLM 驱动 VLN 服务导航的对抗物体攻击。