All papers

The authors reframe jailbreaking and excessive refusal of aligned models as a pathway problem on the residual stream from recognition to writing, and accordingly provide conditional reminders before decoding.

SemField is a zero-bit semantic watermark embedded by the provider at generation time and detected later with a key, used to identify the provider's own model text after paraphrasing and sentence-level structural changes.

MARCO 是加在蛋白质生成模型推理过程上的构象水印，用来标记知识产权，并为可能的生物安全滥用保留可追溯信号。作者还把它说成数字权利管理工具，以及符合生物武器公约的数字监管链。问题在于：专有 PGM 的三维输出可能被拿去训练盗版模型，也可能在来源被抹掉后绕过筛查。

作者在两个六碱基基因组模型的采样里嵌入 SynthID，并让验证者在不知道起点、链和 token phase 时做一次校正后的检出。

作者在金融风险文本上把来源识别和训练样本是否有用拆成两次测量，并写明这不是电信部署实验。

AutoMark 是一套自动水印研究框架：先检查生成分布和误报性质，再比较检测、编辑鲁棒性与质量，最后人工分析组件并做留出评测。

TTMARK 是一种成对、无失真的文本水印：对相邻 token 的联合分布重加权，而不是逐 token 独立重加权。

Gesny 与 Giboulot 针对生成内容追溯所依赖的多比特事后图像水印，批评端到端 DNN 方案既无容量理论、又无密钥。

Huang 等人提出一套面向视频生成模型的生成内嵌水印方案，用来同时判断一条视频是否来自受保护模型，以及一个嫌疑模型是否为该模型的拷贝。

DenMark 是面向扩散语言模型的语义水印：在去噪的局部更新里注入密钥相关语义信号，并在编辑改变 token 边界后仍检测。现有句子级语义水印要先完成整个语义单元再打分取舍，而 DLM 以任意顺序更新掩码，中间单元不完整。DenMark 把续写划成固定 token 区域，对每个局部候选做不提交的 rollout 补全，按语义分 gb 的平均选择更新，从而沿轨迹累积证据。

Zhang 等把多模态 ICL 越狱写成对齐模型在安全与有害隐模式之间的推理时后验漂移，并据此做风险门控防御。

GIFT 是作者为共享 LLM serving 做的用户数据隔离系统，并有启用机密计算的 GIFT-CC。作者在结论中称它是该场景的首个 IFT 设计。