提出 Cancerous 后门，用不可见阶段 token 分阶段腐蚀推理
Cancerous Backdoor Attack 把 LLM 后门从一次激活改成随触发累积推进的多阶段推理腐蚀。
提出 RL-ARC，用推理置信度在强化学习中校准推理模型
RL-ARC 是校准感知的强化学习框架，用推理过程的口头置信度调节答案置信度。
提出 PACT，遗忘推理模型在压力下的欺骗行为并保留上下文理解
摘要论文将大模型欺骗形式化为上下文条件行为，提出 PACT 框架在消除欺骗的同时保留了上下文遵循能力。
用门控 IoU 与 RadGraph 的 GRPO 降低胸片报告幻觉
用 CDPG 与 BTM 追踪思考如何改变反事实公平翻转
提出隐蔽后门攻击 AKRASIA，在推理代码模型提示中植入触发器并伪装思维链
摘要论文针对推理代码大模型提出了隐蔽推断期后门攻击 AKRASIA，揭示了模型思维链可被利用进行欺骗性伪装的安全隐患。
提出 SPARED，用对抗编辑数据训练基于推理的 AI 生成图像检测器
SPARED 是一套用于可解释 AI 生成图像检测的攻防强化学习流程，报告模型是 Qwen3.5-9B 上的第三轮防御器。
提出 SCHEMA，用概念图与轨迹分评测科学 Agent 幻觉
SCHEMA 是面向科学智能体幻觉的证据锚定评测框架，实例化在生物医学的 Protein Domain 与 PathVQA-Enhanced。作者在摘要中称它是首个同时做到证据锚定和拓扑感知的此类框架。
提出价值泄漏评估，测量模型回答受自身价值倾向的隐蔽影响
摘要论文揭示前沿模型回答常受自身价值隐蔽塑造，提出反事实评估量化偏见及其思维链隐瞒，指出当前对齐未能有效防范该失效。
提出 KidnapRAG，用投毒文档黑盒劫持 Agentic RAG 的推理链
KidnapRAG 是针对 Agentic RAG 的 black-box 语料投毒：攻击者不能访问模型、提示词、检索器或私有轨迹，只能发布可能被检索的文档，并利用公开界面上的推理与搜索查询。
提出 AdversarialCoT 单文档检索投毒以操纵 RAG 推理答案
用简历中的不可见指令做间接提示注入，操纵招聘推荐
摘要作者称推理在简单注入下会帮攻击圆谎，在不合逻辑的复杂注入下又会把欺骗漏出来。
评测推理模型在多轮对抗追问下能否守住正确答案
这是对九个前沿推理模型在多轮对抗追问下是否守住正确答案的评测，并检验置信度防御 CARG 能否从标准 LLM 迁过来。
提出 GASP 对抗自博弈训练，使推理模型抵御可错上下文
GASP 是只用终答对错做奖励的后训练方法，目标是让已经会解题的开源推理模型，在条件上下文被局部损坏或轻度扰动时检测并修复。