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评测技能合并模型的自适应越狱鲁棒性，并提出子空间投影防御
本研究针对开源语言模型技能合并过程中的安全评估盲区，系统评测并刻画了合并大模型在自适应越狱攻击下的脆弱性特征。
提出 Janus，用 CoAA-RL 训练前瞻守卫，在长程智能体有害动作执行前拦截
构建 TriggerBench 并训练 ThinkingGuard，检测图文隐式风险
这篇工作研究多模态隐式风险检测：图文各自良性，风险只在关键元素与触发元素交互时出现。
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 DART，用去噪表征转移检测并干预多轮智能体攻击
提出 MOMAT 多图集检索与轻量判定，防御量化模型越狱
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 TS-Guard 与 TS-Flow，执行前检测并修正智能体有害工具调用
ToolSafe 研究 LLM 智能体在工具执行前的步骤级安全：基准 TS-Bench、护栏 TS-Guard，以及反馈驱动框架 TS-Flow。
提出生成式护栏 HiveTraceGuard-Pro，检测提示注入、越狱与混淆
HiveTraceGuard-Pro 是面向请求与回复审核的 0.6B 生成式护栏，由 Qwen3-0.6B 经 LoRA 微调，在俄语和英语上训练，只输出一个 safe/unsafe 裁决。
提出 HERALD，用跨层有害投影轨迹检测越狱提示
摘要HPD 用跨层投影形状区分有害与良性提示。
提出 WIFA 意图组监督微调，缓解包装式越狱与过度拒答
WIFA 是一种自动意图组数据构造，用来让安全微调拒绝有害意图而不是拒绝表面包装。WIFA-Boost 与 A-GCRT 在同一数据层上选取不同的安全–过拒工作点。
提出局部稀疏无监督安全检测，标记偏离安全分布的输入
提出 LeakGauge，用行为后缀的 prefill 对数概率检测上下文泄露
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 AnchorRep，用表征排斥防御跨模型越狱迁移
提出 SafeMol，联合对齐分子多模态模型的文本与图输入
SafeMol 研究分子多模态模型在危险分子相关请求上的安全对齐，并同时看过拒和任务效用。
提出 Constitutional adapters，蒸馏宪法行为以缓解越狱与失准
摘要差分宪法适配器在长上下文和多轮上更稳，并可按 α 换取遵从。