把 SynthID 嵌入基因组语言模型采样，并用位置无关检测追溯生成序列
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。
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。。
提出抗删除水印 RMCW，在生成时注入 Reed-Muller 结构并做局部检验
提出推理时 Unicode 归一化的检测器，识别遭字符级扰动的 AI 生成文本
DeBERTa-ConPara 是一个面向部署的 AI 文本检测器：DeBERTa-v3-large 在多数据集原始文本上训练，推理前做确定性 Unicode 归一化，用一个固定阈值面对没有目标域标签的场景。
检验合成数据来源识别是否等于再训练适配筛选
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。
提出成对无失真水印 TTMARK，增强低熵下的机器文本检测
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。
比较高效与高成本训练的对抗和隐私脆弱性并分析损失几何
作者在视觉分类和数学推理语言模型上，检查用更少数据或更简对齐换取训练效率时，安全性质是否一起变化。比较在任务效用接近的前提下进行。视觉侧用 KNN-Shapley 的高重要性小子集对照低重要性大子集，并用预训练微调对照从头训练。
用词级归因指导同义词替换，翻转提示注入检测并验证越狱
摘要作者称检测靠分散的词法线索。
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 DenMark，在扩散语言模型去噪时注入可抵抗保义编辑的语义水印
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。
提出内容不变样式包装，翻转安全评审器的判定
这是一项关于大语言模型自动化安全评审系统表面样式脆弱性的评估研究。
提出 SinoGlyphBench，用配对字形混淆诊断中文审核稳定性
SinoGlyphBench是一个配对诊断基准，用来看内容审核在可还原的中文字形混淆下是否还保持原决定。
提出 Cocktail 水印，共嵌稳健与脆弱信号以溯源并发现篡改
用通用扰动对恶意软件分类器及漂移检测器做规避与后门投毒
提出 EXE-Bench 比较 Windows 恶意软件检测器的可用性权衡
EXE-Bench 用同一设置给 AI Windows 恶意软件检测器做四指标排序，而不是只比一次测试集准确率。。
提出 Vaporizer，用词法变换、翻译和释义破解 LLM 输出水印
提出 Adaptive Stealing，自适应窃取印章以擦除或伪造水印
AS 是一种窃取生成式 LLM 水印的算法，用来在密钥和检测接口不可用时伪造或擦除水印。
提出 DITTO 框架，蒸馏提取水印信号并注入外部模型以伪造归属
摘要论文针对大模型水印归属假设的脆弱性，提出黑盒仿冒攻击 DITTO，实现跨架构和采样方案的高检测率与低困惑度仿冒。
提出字符级扰动与遗传算法去除 LLM 水印
这篇工作评估推理时 LLM 水印在黑盒、有限查询下的移除难度，并比较字符级、token 级和句子级编辑。