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提出 BRANCH 方法，用分支搜索绕过多扫描器护栏
提出 SAFESHIELD，组织小语言模型部署时的安全决策
SAFESHIELD 是面向小语言模型的部署时安全框架，把运行时安全从单项审核改写成可检查的决策过程。
提出 CBM，用模型路由与多模型协作缓解群体偏见
CBM 是一个推理时的多模型去偏框架：用路由为查询选模型，再按拓扑协作，以降低社会偏见分。
提出 CS-Guard 基准，评测代码生成护栏对虚构场景攻击的防御
Abstract论文提出了代码安全护栏基准 CS-Guard，评估发现现有护栏对虚构场景攻击和代码级恶意请求防御较弱。
形式化跨不可关联身份的分解攻击并评测状态化防御边界
构建 SciHazard 基准，评测科研智能体与 LLM 的科学危险能力
SciHazard 是一个科学滥用风险基准，配一个把危害拆开再合成的自动分数。
提出 SeTox 检索增强框架，检测中文新词的隐性毒性
SeTox 研究中文新词上的隐性毒性检测：词表加检索增强，使静态 LLM 在不重训练的情况下利用公开网页上下文。
提出工作流级越狱，让编程 Agent 在开发任务中写入有害示例
这是一项生产 IDE 编码智能体的工作流越狱研究，受测对象是 Copilot 的四个模型后端，而非评测流水线中的名义目标。
提出 SciTrace，为科学发现智能体加入跨阶段安全推理与工具轨迹核验
SciTrace 是加在科学发现智能体流水线上的安全框架，不是再在各阶段出口放一个独立过滤器。
用 abliteration 消融代码 LLM 拒答方向，分离拒答与漏洞注入能力
这项初步可行性研究用 abliteration 把代码 LLM 的拒答和 CWE 注入能力拆开：意愿可以被低秩编辑解锁，注入是否成功仍看参数规模。
提出 CITA 三阶段框架，生成可绕过毒性检测器的中文隐式毒性文本
提出 SWhisper，用近超声波向语音驱动 LLM 隐蔽注入越狱提示
提出 HASTE，挖掘 hard negative 再训练恶意提示检测器
HASTE 是检测器侧的闭环硬化框架：持续构造能绕过当前检测的对抗提示，再用来更新恶意提示分类器。
用对抗提示审计安全代码生成方法在自然语言改写后的安全与功能
提出 JAWS-Bench，评测代码 Agent 在三级工作区中的越狱与恶意代码可执行性
Abstract论文提出了评估代码智能体端到端恶意代码越狱的 JAWS-Bench，发现多文件与智能体推理会明显放大可部署危害。
提出 SafeScientist 四层监控，阻止科研智能体执行高风险或不伦理任务
SafeScientist 是带四层监控的科研智能体框架，并用 SciSafetyBench 评测科学场景中的任务安全。
提出 SciGuard 外部护栏与 SciMT 基准，控制化学科学 AI 误用
这篇工作把化学科学 AI 的误用控制做成外部智能体，而不是改模型权重。作者担心合成规划、毒性预测和科学语言模型被用来获取有害物质信息、规避监管或传播危险知识，同时合法工业用途又不能靠一律拒绝来处理。SciGuard 由 LLM 担任中介，把原则和指南放进短期记忆，把分子库、危害库、法规和交互历史放进可检索的长期记忆，再按 Chain of Thought 调用 Chemprop、LocalRetro 等工具，或用 RAG 补法规片段，最后回答、追问或拒绝。