提出 eTAMP，通过网页注入跨会话污染 Web 智能体轨迹记忆
该论文评估了基于大语言模型的 Web 智能体在利用历史交互轨迹进行记忆增强时的安全脆弱性。
提出 ReGap，用自生成伪监督微调恢复模型中的隐私关联
摘要提出无真实私有监督的恢复攻击 ReGap，实验显示微调可通过自生成数据唤醒模型潜在隐私关联，突显后适应隐私风险。
提出 TC-UAP，用身份级多帧扰动保护视频免被定制复现身份
作者要解决的是：发布前如何给视频加不可见扰动，使片段既不能被拿去微调视频扩散模型，也不能被抽帧做 image-to-video。
提出时间步感知目标条件化，改善差分隐私能源时序插补效用
作者研究固定阈值 DP-SGD 训练的扩散模型，如何在余弦调度的后期低 SNR 时间步避免 ε-prediction 产生易被裁剪的大梯度，从而做能源时序缺失值恢复。
提出 VERITAS，用双边背书剪除本地隐私图学习中的投毒节点
VERITAS 是面向本地差分隐私图学习的投毒防御协议，按 trust-but-verify 在保持 ϵ-LDP 的同时剪除伪造节点。
提出联邦学习细粒度分布式后门框架 FDBA，用动态触发与对比嵌入降低投毒比例
提出主题锚点投毒，放大众包微调后的专有指令提取
摘要论文提出基于主题锚点的数据中毒攻击，证明低比例的中毒样本可在黑盒条件下隐蔽放大微调指令泄漏。
摘要梯度上升类方法更接近简单评测下的重训参照，复杂方法会被知情攻击认出，多说话人更差。