另有 482 篇论文还没打上分类标签，暂不在筛选结果里。
提出零知识审计协议，核验多租户 RAG 的合谋差分隐私
论文针对多租户 RAG 服务在多账户协同攻击下隐私边界失效的问题展开研究。
提出流匹配逆向框架，从多向量视觉文档索引重构页面
提出 Whiteout，用伪装样本微调覆盖个人敏感信息关联
提出基准 OLMo-Detect 评测 LLM 成员推断
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 imMRAG 攻击，从多模态 RAG 私有图像库提取内容
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 aiXamine 黑盒基准，统一评测 LLM 安全、稳健与隐私权衡
aiXamine 是一套黑盒评测协议，用来在同一条件下比较 LLM 的 safety、security 与 privacy，而不是再产出一个能力分。
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 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 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 PMA，用流形对齐从 E2EO 混淆向量恢复明文
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 VidMark 水印方案，核验视频生成模型的输出来源与所有权
Huang 等人提出一套面向视频生成模型的生成内嵌水印方案，用来同时判断一条视频是否来自受保护模型，以及一个嫌疑模型是否为该模型的拷贝。