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。
提出热启动 Bandit 的部署前有界离线注入攻击
提出只改 SAE 解码器的后门，在冻结语言模型上植入代码插入
只改 SAE 解码器、冻结编码器与语言模型，即可把代码插入行为放进推理时的辅助组件。作者把这视为 SAE 供应链问题：checkpoint 一旦替换某一层激活，就参与后续计算，而不只是解释工具。
提出闭环激活引导，在扩散语言模型去噪过程中注入定向偏见
摘要通过去噪中间概率反馈动态调节残差流转向，证明扩散语言模型在推理服务栈中存在闭环偏见注入脆弱性。
提出拓扑条件后门，使代码模型在推断多智能体部署时植入漏洞
摘要论文证实了拓扑条件后门的可训练性与泛化性，展示了常规评测盲区，并提出差异化拓扑审计作为检测防御方向。
提出 LiBRA，在潜空间双向优化以规避图像水印双侧检测
摘要LiBRA 用双向潜空间优化规避双侧水印检测，并提高相对反转基线的保真。
提出 BadAction，通过动作触发器给交互式视频生成植入后门
提出 Information Blackhole 与 AGM，控制点云自编码器后门重建到指定形状
这篇工作研究点云自编码器的训练时后门：干净输入仍自重建，带触发的输入应重建成攻击者指定形状。分类后门只需把预测推向离散标签。PCAE 把源几何与目标信息编进同一个连续潜空间，残留源几何会把重建拉回源形状。
提出 RAMP，逆转对抗扰动加强恶意软件检测器的干净标签后门
RAMP 是 score-based black-box 下的 clean-label 后门增强，对象是会微调的 Windows PE 原始字节恶意软件检测器。
提出 BoundStyle 与 StyleAT，对抗训练防御人脸识别语义攻击
StyleAT 用可调的 StyleGAN3 潜空间攻击 BoundStyle 对人脸识别做对抗训练，以抵抗一般语义编辑，并在评测中面对训练时未见的 DiffPrivate。
复现 Tree-Ring 语义水印的黑盒伪造并恢复检测统计量
提出黑盒攻击 DRIFT，偏转生成轨迹以去除扩散水印
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 FedMAST，用多轴结构痕迹检测并遏制联邦学习后门
提出 GhostWord 词级触发后门，对自动语音识别做数据投毒
用通用扰动对恶意软件分类器及漂移检测器做规避与后门投毒
提出 VPH 与 VTH，只改视频帧劫持世界模型并投毒下游策略
只改看似安全的视频帧，经世界模型之后才改变下游机器人策略。 问题在于世界模型进入数据生成后，数据集检查看到的仍是安全演示，合成轨迹却可以变危险。
提出 TFL 定向比特翻转，使选定提示输出虚假答案且无关查询保持正确
TFL 是对 LLM 主存权重的目标比特翻转框架：攻击者要让选定提示输出指定虚假答案关键词，同时限制无关查询上的降质。
提出 VenomRec 跨模态交互投毒，定向推广多模态推荐物品
提出三类攻击，训练前扰动奖励模型以劫持离线 bandit
作者研究离线 bandit 在奖励模型被事先改权重时，还会不会选出最优臂。