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作者主张多模态安全评测在行为分类之外，单独报告可控性画像，而不是把检测准确当成控制证据。

这项工作讨论多模态模型在部署时整段缺一个模态的性能下降，并把校正写成训练后的子空间编辑。

P2P 是面向 VLM 推理的训练无关计算旁路：不删除视觉 token，而在选定 decoder 层用固定激活代理代替视觉投影。

Federated Agent Optimization（FAO） 是一篇框架论文：多个处在私有环境中的 LLM 智能体，如何在原始数据、完整轨迹和本地知识不离开客户端的前提下协作改进。

这是一篇关于自主 AI 渗透测试智能体的安全综述：用架构和生命周期两轴整理威胁与护栏，不做新的攻击实验。

Mia 等人把越狱安全从单轮回复扩展到智能体的规划、记忆、工具和智能体间通信，并问既有结论在更强原生对齐下是否还成立。

kernel-managed shared memory 把多智能体的检索、隐私和注入收进 agent-system kernel，并在 AIOS 上与三种替代方案比较。

作者要缩小的是 LLM 智能体平均通过、重复不稳之间的 consistency gap，即 Mean@k 减 Passˆk。

SAVER 是一篇关于自演化智能体安全的转移中心综述：安全对象从单次回答或单次授权动作，转到可复用状态在多次转移中的谱系。

Adversarial attacks for good 是一篇视觉内容所有者侧保护的综述：把长期作为攻击来研究的扰动和结构化信号，反过来交给数据所有者、创作者、平台或审计方使用。