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提出 SLDR，用选择性层恢复与动态路由防御恶意微调
SLDR 是针对恶意微调的微调后防御：在已对齐模型上做有符号层探测，只在敏感分数最大与最小的两层训练 LoRA，再用 lmax 的最后 token 表示决定是否启用适配器。
定位安全敏感参数并稀疏改动权重以削弱安全对齐
提出 TRACE，仅凭检查点更新审计有害合规微调目标
作者在检查点更新里寻找有害合规 SFT 的目标组成，并把读数做成不查询模型、不看未知训练数据的审计分 TRACE。
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
Abstract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。
提出核化激活引导 KAS，在推理时自适应转向激活以诱导越狱
Kernelized Activation Steering（KAS） 把推理时的激活转向写成核空间中的优化，使更新随当前激活相对源、目标参考集的位置而变化。
提出只训练或篡改多智能体潜在通信链路来提高有害遵从
学习得到的潜在通信链路会改变由冻结、对齐智能体组成的系统是否遵从有害请求。。作者研究三种拓扑：双智能体、三级顺序协作，以及双专家加汇总。
提出 FDCU 双约束子空间投影遗忘，抵御再训练恢复有害知识
FDCU 是一种约束参数更新的遗忘方法，用来降低再训练把已抑制恶意行为重新引出的可能。
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
Abstract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。
提出 VaccineBooster，在对齐阶段混合嵌入扰动与梯度衰减抵御有害微调
VaccineBooster 是一种对齐阶段防御：在提供方还看得到训练过程、还没接触用户微调数据时，把嵌入扰动和权重级梯度衰减合成同一次更新，用来应对之后不受信任的微调。有害微调可以只混入少量有害指令-回答对，就削弱拒答并提高有害输出的可能，任务效用却仍然好看。过滤会漏掉隐蔽样本，事后修复又往往不知道该修哪里。
检验层冻结与奇异方向截断能否挡住少样本有害微调
这篇工作检验：把拒答定位到某些层或更新方向之后，能不能在攻击者知情时还守住拒答。。
提出跨架构攻击 CSR，用概念分数参数重学习恢复文生图被擦除概念
解释后验安全的权重几何脆弱性，并提出预训练持续安全共训练
Abstract论文将后验安全脆弱性归因于正交抑制，并提出通过预训练持续共训练实现具备微调抗性的安全防护。
提出 SEAL，在 MoE 共享专家上做 DPO-LoRA 对齐以抵御越狱与权重篡改
SEAL是面向混合 MoE 的训练时防御：只对齐始终执行的共享专家，使安全不依赖路由器是否把 token 送到安全专家。
提出 SN-Guided Diffusion，利用安全神经元实现离线越狱
论文系统评估了扩散大语言模型（DLLM）在安全对齐中的双重角色——既作为白盒攻击目标，又作为黑盒越狱生成的对抗工具。
提出 AMS，用激活分离与方向相似度检测安全训练改动
AMS 是面向开放权重模型、部署前使用的激活扫描器，用来看安全训练被拿掉或改写之后，激活空间里还留着什么几何痕迹。
提出 USG，在部分保护开源权重发布时阻断有害微调梯度
Unidirectional Safety Gate 是面向 PPOW 发布设定的发布时防护：大部分权重仍可训练，一小部分安全关键组件由提供者侧加固保留，下游不必配合额外安全流程。。
用代价曲线评估恶意微调防御在持续训练下的衰减
Abstract论文指出恶意微调防御在持续训练下均会衰减，表明基于有限攻击者假设的防御无法为开源模型提供持久保护。
提出单神经元激活干预，抑制拒答神经元或放大概念神经元以绕过安全对齐
Abstract作者称大模型安全由拒答门控与概念底座构成，干预单个神经元足以双向击穿对齐，且拒答神经元在预训练阶段已然存在。
提出 HMNS，通过注意力头掩码与零空间注入实现机制级越狱
Comparing jailbreak fine-tuning and weight orthogonalization unalignment on harmful assistance and usefulness