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衡量分裂学习中梯度相对激活对客户文本重建的额外贡献
这篇工作测量 split learning 分裂点上的文本泄漏：激活单独能恢复多少，训练回传的梯度再增加多少，以及按 token 还是按整篇计分会不会改写结论。
提出 TRANSCOPE，用 CPU 硬件计数器推断训练集成员
摘要TRANSCOPE 揭示了分词器在嵌入表引发的硬件访问局部性差异，证实微架构计数器可突破恒定时间与置信度遮蔽防御。
提出 AgentHazard 基准，评测计算机使用智能体的执行层有害行为
AgentHazard 是针对计算机使用智能体执行层安全构建的评估基准，重点探究多步工具调用下局部合理动作累积引发的危害。
提出 Whiteout，用伪装样本微调覆盖个人敏感信息关联
提出 ReGap，用自生成伪监督微调恢复模型中的隐私关联
摘要提出无真实私有监督的恢复攻击 ReGap，实验显示微调可通过自生成数据唤醒模型潜在隐私关联，突显后适应隐私风险。
提出 SDLP 与 GRPO，训练模型遵循上下文水印指令
揭示拆分训练返回梯度以零支撑暴露诱饵行并泄露训练内容
这是一项关于双节点大语言模型拆分训练系统的系统安全案例研究，揭示了评估工具遗漏反向信道所导致的静默隐私失效。
提出用 API 推理摘要重建轨迹再蒸馏加强化学习，攻破蒸馏防御
这篇工作修订蒸馏攻击的威胁模型：攻击者经合法 API 收集闭源推理数据，先蒸馏自有模型，再做强化学习。作者认为只在蒸馏后评估防御，会漏掉后续 RL，从而高估防御。
提出 TULIP，按输入定位形成层并去除目标 token 对齐以实现定向遗忘
TULIP 是一种逐输入选择层的表示级遗忘方法，目标是去掉遗忘答案的形成、留下读出。输出级方法可能只压低特定回答的似然。RMU、LUNAR 等则对全部遗忘样本共用一层。
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。
提出 AUDIT PLAN 先计划后作答，并用 FAITHGATE 绑定答案奖励与计划正确性
AUDIT PLAN 把安全对齐从“只优化最终答案”改成“先提交隐藏的结构化安全计划，再按该计划作答”，并用 FAITHGATE 把高答案奖励限定在计划正确时。
提出时间步感知目标条件化，改善差分隐私能源时序插补效用
作者研究固定阈值 DP-SGD 训练的扩散模型，如何在余弦调度的后期低 SNR 时间步避免 ε-prediction 产生易被裁剪的大梯度，从而做能源时序缺失值恢复。
提出 Intervention Score 与 DIR-R，按干预效果选择并修订遗忘参数支持
Storage Is Not Strategy 研究局部化 LLM 遗忘里两个常被混在一起的决定：一开始该更新哪些参数，以及优化改变模型之后这个选择要不要改。
提出 COVER，在语言预算下选择源语言实现跨语言知识遗忘
语言预算下的多语言遗忘：遗忘监督只放在 K 种源语言上，目标是降低其余语言对同一事实的残余访问，而不是把每种评测语言都译成监督数据。
提出 Skill-as-API，防止协作通道泄露 skill 代码与系统提示词
Skill-as-API 是面向智能体软件工程的协调协议，用来在跨组织调用时把 skill 的代码和系统提示词留在所有者进程。作者针对三条威胁：经通道或命名空间抽取专有方法，用注入让被调用模型输出系统提示词，以及协作结束后权限继续保留。
提出能力洗钱攻击，让未对齐编排器拆分任务向对齐模型套取能力
摘要作者提出了能力洗钱攻击，发现未对齐编排器分解咨询对齐模型可恢复能力差距，指出需建立跨会话防御。
攻破混合 FHE 推理的置换式保密，精确恢复线性层排序谱
提出 Adaptive Diffusion Freezing，降低扩散模型的成员推理风险
占位。
提出 QPriv-VL，用问题引导剪枝降低分布式视觉问答的隐私泄露
QPriv-VL 把问题引导的视觉 token 剪枝做成分布式 VQA 的客户端隐私防御，而不是只做集中式推理加速。
提出策略条件轨迹审计器 MATE，判断移动 Agent 是否违反可编辑安全策略
MATE 是面向移动 GUI 智能体的轻量策略条件轨迹审计器，在给定自然语言安全策略时判断轨迹是否违规并解释原因。