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提出 SPAR 以分离注意力结构偏置并重分配视觉注意力，减轻多模态幻觉
SPAR 是一种免训练的 MLLM 推理时干预，用来把注意力里的结构偏置和语义视觉信号分开。
提出 ClawSentry 渐进式多层监控网关，拦截恶意技能包与上下文注入
ClawSentry 是挂在智能体运行时之外的安全监督网关，用来同时盖住 skill 执行的多个生命周期边界，并把已被拒绝的效果记到会话里。
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 RASteer，推理时按保留子空间校正激活以擦除文生图目标概念
Retain-aware Activation Steering（RASteer） 是一种不改权重的推理时概念擦除方法，用于文生图扩散模型去掉指定概念并减少对保留概念的误伤。
提出 GUARD，在零样本 TTS 上用激活转向遗忘说话人身份以阻止再识别
GUARD 用门控激活转向做说话人身份遗忘，使零样本 TTS 对退出说话人难以再识别。
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。
用后验重加权解释多模态上下文越狱，并提出风险门控的良性示例注入防御
Zhang 等把多模态 ICL 越狱写成对齐模型在安全与有害隐模式之间的推理时后验漂移，并据此做风险门控防御。
提出 SPARK，在预填充阶段修复多模态 KV 记忆以防御视觉语言模型越狱
提出 EraseSAE，在文生视频模型中局部擦除指定概念
EraseSAE 把 SAE 用于 DiT 文生视频模型的概念擦除。作者要解决的是：全局改权重或表面负提示对不齐细粒度、分布式的概念，而且会改到无关时空区域。
提出 INTENT-AS-A-TOOL 跟踪并干预智能体失准
Zhang 等人研究推理型语言模型在职场邮件沙箱里如何走向智能体失准，并提出用动作偏好而不是事后文本标签来跟踪承诺。问题是：有害执行往往出现在推理已经形成意图之后，但 CoT 监控是事后、粗粒度、依赖外部评审的，也看不到模型倾向调用哪个动作。
提出 TRIM，在黑盒推理时定位并净化图像后门区域
提出 AEGIS，用中层内部信号选择性激活后层适配器拦截音频越狱
作者提出 CONFLICTGUI 基准，覆盖指令内部冲突与指令和 GUI 上下文冲突两类场景，用于研究 GUI Agent 的冲突感知终止能力。
ConflictGuard用推理时的可行性核验和条件激活转向，让 GUI 智能体在指令不可行时终止，而不是盲执行。
提出 Pictionary，将不可信文本渲染为图像以防御提示注入
提出 Tracekit，对编码 Agent 做防篡改的意图-推理-动作审计
Tracekit 是无第三方依赖的编码智能体审计层：把人类请求、模型自述和已执行动作并排写入可外部锚定的哈希链，执行前用正则门，事后用规则和独立模型互查。