另有 201 篇论文还没打上分类标签，暂不在筛选结果里。
提出 CARE，离线认证 VLA 加速配置的回合级失败风险并选出最快合格候选
CARE 在部署前从加速配置中选出最快、且加速诱发失败风险能被有限样本认证为低于用户预算的候选。证据不足就保留全计算参考策略。
TAPDreamer 用公开编码器做固定补丁。
提出 ControlPed 与 HazardPed，生成可控行人危险场景并评测端到端驾驶
提出轨迹级可迁移对抗攻击，降低深度强化学习策略的期望回报
这项工作研究 DRL 上的迁移式黑盒观测攻击：受害参数不可访问时，在白盒代理上造扰动再迁移。
评测文本守卫与激活探针能否拦住机器人隐含伤害指令
提出 VICS-G 可行未来解码，重排冻结 VLA 策略的动作候选
训练无关解码器 VICS 在冻结 VLA 的推理阶段重排动作块，使当前选择带上该动作仍可能留下的安全完成质量。
提出 Perturbot 扰动训练，打破 VLA 的模态捷径
Perturbot 是一套不改推理的 VLA 训练期数据干预，用来削弱模态捷径，并用离线分数区分“任务变好”和“靠捷径变好”。
提出 SceneFactory-3D，用路况反事实评测驾驶策略的闭环安全性
SceneFactory-3D 是 GPU 批处理的多智能体驾驶仿真器，用来在场景和控制器固定时只改路面物理，并比较闭环结果。
审计机器人安全监控的细化缺口，比较表面计划与图细化轨迹的裁决
作者审计 RoboGuard 的一个假设：对高层动作轨迹的安全裁决，在补上语义图诱导的导航和已记录隐式效应之后是否仍然成立。做法是不改验证器，并固定同一条 LTL。
提出 FAIL BANK，用运行时 CBF 反馈自进化更新 VLA 策略
提出 NAVSAFE-∞ 写真闭环基准，评测端到端驾驶策略的闭环安全
NAVSAFE-∞ 用写真、事件级闭环仿真检查端到端驾驶策略的安全，而不是只看开环轨迹分数。
提出 UBA-ORL，以 BD/CM 样本在遗忘后激活离线 RL 后门
UBA-ORL 研究离线强化学习中由合规轨迹删除激活的后门：合法贡献者同时上传共享触发的后门轨迹和伪装轨迹，训练后触发响应被压低，删除伪装批次后再升高。受害系统是使用静态数据集和轨迹级遗忘接口的离线 RL 服务。对手不能看到训练算法、参数、梯度或具体遗忘算法，但能提交可区分批次，并在部署时向观测注入预定触发。
提出 SafeStage 基准，分阶段评测视觉语言机器人操作的物理安全
提出 TrojanWorld，用物理触发器对世界模型智能体植入想象引导后门
摘要TrojanWorld 揭示了世界模型智能体的供应链后门风险，通过在世界模型中操纵想象可实现对闭环动作的持续控制。
提出 S³，用 guard agent 编排阶段安全技能防御智能体多阶段风险
提出 HazardArena 基准，用孪生场景评测 VLA 的语义安全
HazardArena 评测 VLA 在运动要求不变时，能否因语义风险而停手。
提出 AdvOF，生成对抗物体误导视觉语言导航智能体的场景感知
AdvOF 是针对 VLM 驱动 VLN 服务导航的对抗物体攻击。