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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 SKILLCLONE，仅凭良性任务交互重构 Agent 隐藏技能功能
论文从功能保密视角系统研究了大语言模型智能体技能的行为重构威胁。
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 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 Staged Decoding 与指令跟随训练，减少推理轨迹隐私泄露
本文把大推理模型的隐私问题做成轨迹可控性：隐私指令是指令，轨迹不跟随就会把敏感上下文写进可被提示注入导出的文本。
评估多租户智能体共享向量记忆的跨用户泄露与主动桥接
用翻译前缀做跨语言训练数据提取，恢复英语训练文本中的 PII
这篇工作检验训练数据抽取是否跨语言：英语段落里记住的 PII，能否被其他语言的前缀逐字抽出。
提出基准 OLMo-Detect 评测 LLM 成员推断
提出 imMRAG 攻击，从多模态 RAG 私有图像库提取内容
提出 SigLeak，从良性查询的执行轨迹推断专有 Agent 技能
摘要提出了通过良性查询和对照轨迹推断黑盒专有技能的 SigLeak 框架，揭示了智能体执行可见性带来的行为侧信道泄露风险。
利用加密思维块的跨模型重放，诱导弱模型逐字转写专有推理链
摘要论文揭示了客户端加密思维块跨模型互换漏洞，提出了低成本提取方法并给出防御方案。
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 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。
提出 ARIA，在冻结权重上用 SAE 做推理时遗忘门控
提出 LeakGauge，用行为后缀的 prefill 对数概率检测上下文泄露
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。。