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LETHE 是一种发布前加到个人图像上的保护扰动，用来对付未经同意的图生视频。

MARCO 是加在蛋白质生成模型推理过程上的构象水印，用来标记知识产权，并为可能的生物安全滥用保留可追溯信号。作者还把它说成数字权利管理工具，以及符合生物武器公约的数字监管链。问题在于：专有 PGM 的三维输出可能被拿去训练盗版模型，也可能在来源被抹掉后绕过筛查。

FADE 是面向文生视频扩散 Transformer 的多概念遗忘方法，用来抑制指定物体、画风、裸体、暴力、仇恨和名人身份，并尽量保持其他生成。作者要处理两件事。与帧无关的抑制会让概念在少数帧重现，片段均值会掩盖这一失败。

LLMLeak 是利用网页获取请求携带预先编码秘密的隐蔽通道攻击。它关注恶意软件已能读取数据、却因网络限制或监控无法直接外传的情形。

VEX-Bench 把 LLM 虚假信息的风险从“能否生成”改成“筛查时会占用多少核查容量”。

这是一项针对本地大模型智能体执行轨迹完整性与安全防篡改边界的实证研究。

GUARD 用门控激活转向做说话人身份遗忘，使零样本 TTS 对退出说话人难以再识别。

EraseSAE 把 SAE 用于 DiT 文生视频模型的概念擦除。作者要解决的是：全局改权重或表面负提示对不齐细粒度、分布式的概念，而且会改到无关时空区域。

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。

Agent MechSuits 是面向多轮 CLI 智能体的白盒、步级表示防御，并配有可执行轨迹基准 MAS。

AgentHazard 是针对计算机使用智能体执行层安全构建的评估基准，重点探究多步工具调用下局部合理动作累积引发的危害。

作者给出一套由执法与政策专家校验的多轮评测，用来估计文本模型经由信息提供，对欺诈和网络犯罪有多少可执行协助。

ChartAttack 研究恶意提示能否让 MLLM 在不改数据的情况下生成误导图表，并量化这些图对其他 MLLM 和人类图表问答的影响。