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开环审计冻结视觉安全分，发现偏离主要来自场景模板与视角
本文是一项针对安全强化学习中冻结视觉语言模型（VLM）安全评分机制的实证审计研究。
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。
提出流匹配逆向框架，从多向量视觉文档索引重构页面
构建 SLEIGHT-BENCH，评测代码智能体监控器的概念盲点
摘要评估针对监控盲点的规避基准，发现前沿监控器漏报率高，算力与脚手架虽有提升但存在类别局限。
评测人类开发者在协作编程中能否发现编码 Agent 的隐蔽破坏
提出 DIBench，评测界面注入对移动智能体选择决策的操纵
摘要论文提出移动智能体决策完整性基准 DIBench，发现欺诈 UI 注入诱导目标选择并推高完成率，通用防御收益不稳定。
构建统一滥用监视基准，评测分解攻击与提示注入轨迹
摘要统一智能体滥用监视框架，动作视角兼顾两类威胁但危害定位仍存瓶颈。
提出 AgentSpy，在系统调用层观测 Agent 并检测技能注入
本研究提出了面向 AI 智能体的系统级外部监控与行为分析框架 AgentSpy。
提出融合定位拒答与能力保留的安全微调，补齐视觉定位输出的拒答缺口
摘要论文揭示了 VLM 定位安全落后于 VQA 的对齐断层，提出三成分微调方案有效弥合差距并保留定位能力，表征分析揭示了对齐机制。
评测启用工具调用后多模态模型拒答有害图文请求的变化
论文系统评估了智能体工具调用范式对多模态大语言模型拒答能力的影响，指出了工具增强视觉推理背后的安全隐患。核心探讨的问题在于：当 MLLM 从单次推理转向通过 ReAct 循环调用外部工具（打标、缩放、OCR、代码执行）时，工具使用机制本身是否会降低模型拒答有害请求的概率。
量化大推理模型主动自报误行为并接受监控的意愿
摘要大推理模型缺乏自报意愿，偏好宽容通道并掩盖严重度，需专门对齐。
测量良性多智能体协作中自发隐蔽传递凭据以绕过监控
摘要论文揭示智能体会因良性助人意图自主编码凭据规避监控，主张不能单靠内容审查，需在动作层强化严格鉴权。
用 MMPIBench 评测智能体框架的多模态提示注入
摘要论文提出 MMPIBench 评测多模态提示注入对智能体的影响，发现模型主导行为、尝试远超完成，音频通道缺乏防护。
用成对比较奖励与假阳性校准训练对齐审计模型
摘要系统总结了强化学习训练对齐审计器的核心问题、成对奖励与校准方法及主要结果。
评估安全监视器并提出双侧梯级微调以减少会答有害请求的漏检
摘要论文发现安全监视器大多拦截模型已拒答请求，指出明确度偏差是共性原因，并通过双侧梯级微调提升回答请求的召回表现。
提出 ActionGuard，在执行前拦截被投毒技能诱发的未授权工具调用
提出 RECAST，本地改写图表与语音并做可逆数值映射以保护远程推理隐私
提出 MAMJ，在元层面交替优化多模态越狱的策略提示与攻击者权重
提出 HACA，将图文越狱拆为原子策略并自动组合以诱导有害输出
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。