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提出 Persist-3 序贯检验，从隐藏表示识别未见越狱源
Persist-3 是一个有限记忆的序贯检测器，用来判断攻击表示流是否已经不能由任何一个已知越狱源解释。。
研究者提出一种轻量级路由 logits 安全检测器，在提示词预填充阶段读取 MoE 视觉语言模型的专家路由信号，在生成前判断多模态请求是否安全，且不修改模型参数或专家路由。
作者在两个指令微调 MoE VLM 上比较改模型与读路由。组合式风险按 HoliSafe 分成五类：图文各自可安全，合在一起才不安全，或不安全内容只在图像里。
提出危害窗口与区间指标，统一评测分解攻击和提示注入下的智能体滥用监视
Abstract统一智能体滥用监视框架，动作视角兼顾两类威胁但危害定位仍存瓶颈。
用持续更新的探针做微调，降低有害性并保持线性可监测性
Probe-guided fine-tuning 把探针分数当作唯一对齐信号，用来推动 harmlessness 与 honesty，并检查训练后这些概念是否仍线性可读。
提出 ACTR，只更新安全思考神经元以对齐推理与回答的安全类别
构建 TriggerBench 并训练 ThinkingGuard，检测图文隐式风险
这篇工作研究多模态隐式风险检测：图文各自良性，风险只在关键元素与触发元素交互时出现。
提出 EOPSA，用 TRR 截断与安全类过滤做在策略自蒸馏安全对齐
用能量势垒信号检测扩散语言模型的越狱
Bach 等提出用去噪能量景观解释 masked diffusion 语言模型上的越狱，并由此得到三个免训练检测信号。。
提出推理通道预填与输出前缀组合攻击以越狱推理模型
分析量化、剪枝与 KV 缓存压缩对推理模型越狱鲁棒性的影响
作者分析量化、剪枝和 KV 缓存压缩如何同时改变 LRM 的显存、推理和越狱脆弱性。。
提出局部稀疏无监督安全检测，标记偏离安全分布的输入
提出 HERALD，用跨层有害投影轨迹检测越狱提示
AbstractHPD 用跨层投影形状区分有害与良性提示。
系统梳理智能体执行链路中的越狱攻击与防御并比较推理时防御
Mia 等人把越狱安全从单轮回复扩展到智能体的规划、记忆、工具和智能体间通信，并问既有结论在更强原生对齐下是否还成立。
提出任意字母置换密码越狱，无需微调即可诱导有害输出
Abstract前沿大模型无需微调即可通过提示词学会字母置换密码，进而绕过分类器与对齐，作者呼吁关注能力提升带来的安全风险。
揭示推理加深引发的对齐坍塌，用 Reasoning Trap 放大越狱
作者研究扩展推理是否以对齐稳健性为代价，提出 ALR、RT 与 RRA。。
评估安全监视器并提出双侧梯级微调以减少会答有害请求的漏检
Abstract论文发现安全监视器大多拦截模型已拒答请求，指出明确度偏差是共性原因，并通过双侧梯级微调提升回答请求的召回表现。
在写入点定位拒答方向，经刚性旋转跨架构迁移并门控放大
作者研究拒答表示是否随架构改变，结论是表示共享、读取位置随架构变。
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 D²-Monitor，按犹豫步数把难提示路由到更强探针
提出复合越狱，叠对比结构、权威人设与自评饱和指令层级