提出 LADE，用首 token 暗知识在生成前过滤越狱查询
LADE 是一种只读首 token 输出概率的防御，用来在生成前挡下可能引出有害回复的查询。
提出 ReSA，从对齐模型行为恢复安全奖励并在解码时反转
ReSA 是一种对抗攻击：从对齐模型的可观察行为恢复代理安全奖励，再在解码时把该奖励反过来用。。
提出闭环激活引导，在扩散语言模型去噪过程中注入定向偏见
摘要通过去噪中间概率反馈动态调节残差流转向，证明扩散语言模型在推理服务栈中存在闭环偏见注入脆弱性。
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。
提出生成时防御 SENTINEL，匹配输入输出以抽出越狱意图并停写
提出 LiBRA，在潜空间双向优化以规避图像水印双侧检测
摘要LiBRA 用双向潜空间优化规避双侧水印检测，并提高相对反转基线的保真。
提出收缩约束 SSM 安全头，认证嵌入扰动并检测越狱
给 SSM 安全头一个收缩条件，并在越狱检测上使用收缩正则的 S4 头。。
提出 UNTAG，绕过开源权重模型的 trigger-tag 滥用检测
UNTAG 是针对开放权重 LLM 上条件滥用检测 trigger-tag 的统一攻击评估：信号可以在解码期注入，也可以写进权重，但攻击者若能改输出或改已发布权重，检测可以失效。
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 AEGIS，用中层内部信号选择性激活后层适配器拦截音频越狱
提出 PALS，用潜空间平滑防御全双工语音对话的对抗扰动
提出 ARIA，在冻结权重上用 SAE 做推理时遗忘门控
提出 plan injection 攻击，植入良性伪装计划以绕过思维链监视器
摘要论文指出模型会将外部上下文中的伪装计划改写为自身推理，使思维链监视器失效甚至反向合理化恶意行为。
提出 SPARK，在预填充阶段修复多模态 KV 记忆以防御视觉语言模型越狱
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。
提出广度优先后缀搜索 BOSS，改进 GCG 越狱优化
BOSS 是插在 GCG 类离散 suffix 优化上的搜索框架：局部梯度更新不变，变的是固定预算花在深度还是广度。
提出 DIVA，利用跨步条件传播对离散扩散视觉语言模型实施视觉越狱
提出 Q-SKEW，利用 token 级记忆不对称推断微调扩散语言模型的成员
Q-SKEW 是针对微调扩散语言模型的 gray-box 成员推断指标，依据是 token 记忆增益随掩码率下降而增大、成员序列因此右偏。。
提出参考嫁接，在推理阶段用激活干预诱导沙袋隐藏能力
摘要提出参考嫁接在推理阶段以低成本匹配微调诱导效果，揭示隐瞒表征重叠与阈值门控机制。
提出 ColluSkill，用跨技能组合绕过 Agent 技能扫描器
摘要论文揭示了单技能孤立扫描的盲区，提出多技能链攻击 ColluSkill 与上下文防御 ChainGuard 并验证了有效性。