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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。
提出流匹配逆向框架，从多向量视觉文档索引重构页面
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。
提出 Spatial-SAE，用空间依赖先验改进视觉概念分解
Spatial-SAE 针对视觉 SAE 的概念碎片化：tokenwise 目标在 LRH 之外把各 patch 的码当成独立，而作者报告冻结视觉 Transformer 的激活仍保留邻域可预测性。
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。
提出 imMRAG 攻击，从多模态 RAG 私有图像库提取内容
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。
提出 Mind2Web-Injection，评测网页 Agent 截图护栏的证据对齐
Mind2Web-Injection 用来检查网页截图护栏的判决是否对齐到该用的画面证据。。
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
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。
提出机器遗忘式生成图像检测，用遗忘前后特征相似度区分自然图与生成图
这篇工作把 AI 生成图像检测写成对预训练视觉模型的机器遗忘：原模型对两类图像损失都低，剪枝后生成图特征变得更不像原模型。
提出 GeoDetect 以几何分数检测视觉语言预训练模型的对抗样本
GeoDetect 是面向视觉-语言预训练模型的对抗样本检测方法，用嵌入几何而不是任务 logits 区分干净样本与对抗样本。
提出 DiDAE，对冻结视觉基础模型做无梯度解耦反事实解释
DiDAE 用冻结视觉基础模型和一个解耦字典，生成按分量编辑的视觉反事实，再拿去修正依赖伪相关的分类器，或给字典原子按“是否真能翻转该分类器”排序。
检验视觉 SAE 的可解释性，对照人类判断比较 AIS 与标准指标
这篇工作把 NLP 的 AIS 改到视觉 SAE，用来检查 LRH 的结构代理是否等于人类可解释性。。
提出 Repeat-After-Me，以图像前缀诱导智能体调用工具或泄露隐私
摘要论文提出了针对黑盒 VLM 的前缀诱导自适应视觉提示注入，在多款模型上诱发了工具调用与隐私泄露。
分析零训练 LLM+OVOD 流水线中 CAAP 与 SNAP 分离的来源
提出 Capsule Lens，用胶囊近似并追踪表示空间的概念几何
Capsule Lens 用一个可闭式拟合、可跨 checkpoint 比较的胶囊，定位概念在表示空间中的区域并跟踪训练引起的漂移。
检验个体身份训练的视觉表示是否线性编码生物概念
这篇工作检查只做个体匹配的动物 Re-ID 表示里，有没有可审计的生物学结构。。
提出 ResLRP，抑制视觉 Transformer 残差抵消引起的归因不稳定
Berend 等人针对 ViT 上 LRP 热图嘈杂、不忠实的问题，把原因放在残差加法而不是注意力规则：前向抵消留下很小的 zout，标准 LRP 用它作分母，放大成不稳定的正负相关性。
测量并预测具身 VLM 规划器在日常物体插入后的拒答可塑性
作者测量 constitution 守护的具身 VLM 规划器：一次拒答在只往场景里放一个日常物体之后还保不保持得住，并把这种易翻转程度称为任务的 malleability。