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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。
提出 OrthoPurify，用正交投影清除视觉语言模型适配器中的劫持方向
OrthoPurify 是部署前的 LVLM 后门净化方法，用一次正交投影去掉被劫持的权重更新方向。
论证发布时互信息不能认证开源权重抗微调恢复
作者研究开源权重模型的篡改抵抗：发布时的互信息是否足以保证微调恢复很慢。
用零空间投影净化 LoRA 微调模型后门并保留基座与下游能力
提出 GSU 在发布前封堵敏感门梯度，抵抗下游微调获取禁止能力
Gradient-Sealed Unlearning（GSU）是一种发布前的 preemptive unlearning：不删除模型里已经有的能力，而是让指定禁止域能力更难被发布后的微调获取。
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 NEEDLE，用权重正交化在已知触发器时去除大模型后门
AbstractNEEDLE 用闭式权重编辑去掉已知触发器的后门，并保住拒绝子空间。
用纠正性监督改写固定有害微调样本，缓解涌现性失准
Correct, Don’t Delete 比较的是：微调数据里已经固定的有害行，是删掉还是改成同一提示上的正确答案，更能减轻 emergent misalignment。
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。。
提出几何缓解框架，把有害梯度子空间从 LoRA 更新中正交投影出去
See it, Say it, Sorted 在参数轨迹上诊断涌现失准，并把经验有害梯度子空间从 LoRA 更新中正交去掉。
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 Rationale-Only 安全微调，去掉拒答声明以降低误拒
这是一项针对安全微调数据的结构分析：假拒答被作者追溯到回答里的套话式拒答声明，而不是只靠推理时补救。
提出特征方向漂移机制与探针空间走廊正则，抑制蒸馏潜隐特质迁移
Abstract论文将潜意识学习归结为特征方向漂移的持续累积，并提出走廊正则化在微调中控制隐蔽特征转移。
提出 RACER，用区域感知一致性对抗微调去除多模态大模型后门
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。