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Yige Li

ICLR 2026×3ACL 2026NDSS 2026安全多模态社会与人本效率与系统可解释性
新星分贡献者
72
一作贡献0
核心/参与43
方向广度16
合作网络12
0 一作 · 5 篇 · ICLR 2026 / ACL 2026 / NDSS 2026

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2026 顶会论文

5
作者位次 #3/4NDSS 2026Oral· Network & Distributed System Security

Q-MLLM: Vector Quantization for Robust Multimodal Large Language Model Security

Wei Zhao · Zhe Li · Yige Li · Jun Sun

安全多模态效率与系统OpenReview
作者位次 #3/4ICLR 2026Poster· Social Aspects / Fairness, Equity, Justice and Safety

Where Did It Go Wrong? Attributing Undesirable LLM Behaviors via Representation Gradient Tracing

Zhe Li · Wei Zhao · Yige Li · Jun Sun

社会与人本安全可解释性OpenReview
作者位次 #3/4ICLR 2026Poster· Social Aspects / Trustworthy Machine Learning

Propaganda AI: An Analysis of Semantic Divergence in Large Language Models

Nay Myat Min · Long H. Pham · Yige Li · Jun Sun

社会与人本OpenReview
作者位次 #2/9ACL 2026Findings· Findings of ACL

B ackdoor A gent: A Unified Framework for Backdoor Attacks on LLM -based Agents

Yunhao Feng · Yige Li · Yutao Wu · Yingshui Tan · Yanming Guo · Yifan Ding · Kun Zhai · Xingjun Ma · Yu-Gang Jiang

摘要

Large language model (LLM) agents execute tasks through multi-step workflows that combine planning, memory, and tool use. While this design enables autonomy, it also expands the attack surface for backdoor threats. Backdoor triggers injected into specific stages of an agent workflow can persist t...

智能体与工具安全推理OpenReview 项目页

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