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提出 A-VIP，将购物意图绑定到支付授权以阻断商户文本操控
摘要论文揭示了 AP2 协议决策层受操纵的风险，提出结构化与权能绑定防御 A-VIP，并发布评测基准。
揭示检索生成中文本水印诱发事实幻觉的机制并提出 FPTI 与 FPAI 干预
论文研究生产级文本水印对大语言模型事实准确性的影响，分析了水印诱发幻觉的失效模式并评估了针对性缓解方案。
提出校准重合成认证，仅当已知生成器都不能保真重构时签发真实图像证书
摘要论文提出基于反演保真度与阈值校准的健全认证框架，在对抗扰动下维持错误率界限，并指出真实内容可认证性随生成器演进而萎缩。
提出 Cooldown Landmines 跨租户冷却干扰攻击并设计租户隔离
摘要揭示网关共享冷却漏洞，提出来源检查与租户隔离防御。
提出特征方向漂移机制与探针空间走廊正则，抑制蒸馏潜隐特质迁移
摘要论文将潜意识学习归结为特征方向漂移的持续累积，并提出走廊正则化在微调中控制隐蔽特征转移。
提出 SPAR 免训练干预，分离注意力结构偏置并减轻多模态幻觉
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 CAVA，把异构智能体运行时事件规范成可哈希动作并绑定审批与回执
CAVA 是给异构智能体运行时用的动作语义层，用来回答“被批准和被审计的到底是哪一个动作”。
提出 SecOPD 同策略蒸馏微调，降低模型对自适应提示注入的顺从
构建 COUNTER-GEO-BENCH，评测生成式搜索对信息扭曲 GEO 的防御
摘要论文构建了针对 GEO 虚假信息的首个防御基准，揭示通用护栏的失效与反作用，并提出了有效的轻量对比检测基线。
提出 FAE 衡量事实核查对证据的依赖，并用 REAL 训练这种依赖
FAE 与 REAL 分别用来测量并训练 LLM 事实核查器对所给证据的依赖，而不只看一次性的标签准确率。
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。
提出推理时 Unicode 归一化的检测器，识别遭字符级扰动的 AI 生成文本
DeBERTa-ConPara 是一个面向部署的 AI 文本检测器：DeBERTa-v3-large 在多数据集原始文本上训练，推理前做确定性 Unicode 归一化，用一个固定阈值面对没有目标域标签的场景。
提出 EC-Agent 联合回执，绑定工具智能体的主张、证据与执行
EC-Agent 为工具智能体的审计增加一份可重放的联合回执：它同时绑定发出的主张、精确来源片段、有序执行前缀，以及该次执行看到的来源版本和访问状态。
提出 TAILOR，按请求组合图像水印以满足抗攻击与画质延迟规格
提出 SAGE，用少量已核验样本按相似度清洗投毒训练数据
用零空间投影净化 LoRA 微调模型后门并保留基座与下游能力
提出 NEEDLE，用权重正交化在已知触发器时去除大模型后门
摘要NEEDLE 用闭式权重编辑去掉已知触发器的后门，并保住拒绝子空间。
提出 LineupRL，用描述到序列识别作可验证奖励训练时序描述模型
LineupRL 是给开放式时间序列描述用的 RLVR：不模仿合成参考，而奖励一条描述能否让冻结文本 LLM 从相近序列里认出目标。
提出 AuraForge，从漏洞修复合成安全测试并监督训练编码智能体
AuraForge 把真实仓库的历史漏洞修复变成可执行训练任务，用来监督编程智能体同时满足功能请求和隐含的安全要求。