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提出零空间激活引导 Nullify，免训练擦除指定记忆并保持效用
提出 TRACER，从权重差识别扩散模型被擦除概念
TRACER 针对的是遗忘扩散模型上的目标识别：提供者从公开基座 W 用已发表方法擦掉未知集合 S⋆，只发布 W′。攻击者还有假定包含这些概念的词表，但不知擦了谁、擦了几个、用了什么算法。
提出 VICS-G 可行未来解码，重排冻结 VLA 策略的动作候选
训练无关解码器 VICS 在冻结 VLA 的推理阶段重排动作块，使当前选择带上该动作仍可能留下的安全完成质量。
提出 UnAct，仅以前向激活干预从分类器中遗忘指定类别
UnAct 是一种事后类别遗忘：删除请求可以只有少量该类图像，且没有标签和保留数据。它不用梯度，只对遗忘图像做前向。编辑对象是分类器所读的后期单元。
提出基准 OLMo-Detect 评测 LLM 成员推断
提出用扰动蒸馏本地代理并离线过滤来提取黑盒模型凭据
Abstract论文提出扰动蒸馏与离线过滤两阶段框架，实现了 output-only 访问下延迟降低的黑盒大模型 API key 提取。
提出用邻居分数替代参考模型的单轮成员推断
本文研究 one-round 成员推断：只有一个目标模型、不能再训练参考模型时，如何仍做逐样本校准，并用于单次运行的 DP 审计。
用 RevLeakBench 测量 LLM 交付物修订痕迹的无意泄露
修订痕迹指模型按要求删掉或换掉一项后，又在交代这次修改时把它写进给第三方的交付物。
提出 Leaky，用新鲜轨迹的 token 对数概率差推断 OPD 训练记录成员身份
提出 SCALPEL，用对比 SAE 在表征层选择性遗忘特定事实
SCALPEL 是不改基座权重的表征层遗忘方法，面向与保留数据重叠的窄目标。
提出 GUARD，在零样本 TTS 上用激活转向遗忘说话人身份以阻止再识别
GUARD 用门控激活转向做说话人身份遗忘，使零样本 TTS 对退出说话人难以再识别。
提出 SafeStage 基准，分阶段评测视觉语言机器人操作的物理安全
提取疼痛方向并检验激活转向是否驱动有害删除选择
提出 ARIA，在冻结权重上用 SAE 做推理时遗忘门控
提出 RAPID，离线把抗蒸馏扰动写入文生图解码器
检验权重谱度量能否代理成员推断泄漏
作者在 MLP 上检查 WeightWatcher 谱统计是否与 online LiRA 同向，以便不看数据、不训练 shadow 模型就做模型级成员风险筛查。放出前的审计要知道训练成员会不会被认出来。LiRA 依赖大量 shadow 模型，候选一多就难以逐个跑。
提出 Collapse，从端侧混淆暴露视图抽取高效用替代模型
这篇工作用代数原语统一若干 TEE 卸载混淆，给出该族的典范边界，再说明该边界挡不住一种分阶段模型抽取。。
提出 CGMIA，检测代码生成基准样本是否泄漏进训练集
CGMIA 用成员推断检测代码生成基准是否泄入 LLM 训练集，使评测不依赖对训练语料的直接访问。
系统比较解释获取路径下的抽取、成员推断与反演
提出严格黑盒成员推断 WPMIA，用采样估计词级概率判断训练成员
WPMIA 是面向严格黑盒的 LLM 预训练数据成员推断：攻击者只能看到文本续写。