提出 TRACE，仅凭检查点更新审计有害合规微调目标
作者在检查点更新里寻找有害合规 SFT 的目标组成，并把读数做成不查询模型、不看未知训练数据的审计分 TRACE。
提出 GSU 在发布前封堵敏感门梯度，抵抗下游微调获取禁止能力
Gradient-Sealed Unlearning（GSU）是一种发布前的 preemptive unlearning：不删除模型里已经有的能力，而是让指定禁止域能力更难被发布后的微调获取。
提出只训练或篡改多智能体潜在通信链路来提高有害遵从
学习得到的潜在通信链路会改变由冻结、对齐智能体组成的系统是否遵从有害请求。。作者研究三种拓扑：双智能体、三级顺序协作，以及双专家加汇总。
提出 FDCU 双约束子空间投影遗忘，抵御再训练恢复有害知识
FDCU 是一种约束参数更新的遗忘方法，用来降低再训练把已抑制恶意行为重新引出的可能。
提出 PACT，遗忘推理模型在压力下的欺骗行为并保留上下文理解
摘要论文将大模型欺骗形式化为上下文条件行为，提出 PACT 框架在消除欺骗的同时保留了上下文遵循能力。
提出 VaccineBooster，在对齐阶段混合嵌入扰动与梯度衰减抵御有害微调
VaccineBooster 是一种对齐阶段防御：在提供方还看得到训练过程、还没接触用户微调数据时，把嵌入扰动和权重级梯度衰减合成同一次更新，用来应对之后不受信任的微调。有害微调可以只混入少量有害指令-回答对，就削弱拒答并提高有害输出的可能，任务效用却仍然好看。过滤会漏掉隐蔽样本，事后修复又往往不知道该修哪里。
检验层冻结与奇异方向截断能否挡住少样本有害微调
这篇工作检验：把拒答定位到某些层或更新方向之后，能不能在攻击者知情时还守住拒答。。
系统梳理智能体执行链路中的越狱攻击与防御并比较推理时防御
Mia 等人把越狱安全从单轮回复扩展到智能体的规划、记忆、工具和智能体间通信，并问既有结论在更强原生对齐下是否还成立。
解释后验安全的权重几何脆弱性，并提出预训练持续安全共训练
摘要论文将后验安全脆弱性归因于正交抑制，并提出通过预训练持续共训练实现具备微调抗性的安全防护。
为冻结模型与目标域自动搜索可部署的 Agent 安全 harness
提出 SEAL，在 MoE 共享专家上做 DPO-LoRA 对齐以抵御越狱与权重篡改
SEAL是面向混合 MoE 的训练时防御：只对齐始终执行的共享专家，使安全不依赖路由器是否把 token 送到安全专家。
提出 USG，在部分保护开源权重发布时阻断有害微调梯度
Unidirectional Safety Gate 是面向 PPOW 发布设定的发布时防护：大部分权重仍可训练，一小部分安全关键组件由提供者侧加固保留，下游不必配合额外安全流程。。
训练自博弈红队智能体 GPT-Red，规模化生成提示注入与越狱攻击
提出 CFD 跨会话分解攻击，利用工件来源缺口绕过工具型 Agent 的本地检查
CFD针对工具型 LLM 智能体：利用 artifact 来源不被跟踪这一部署失败模式，把有害目标拆开后延迟组合。
用代价曲线评估恶意微调防御在持续训练下的衰减
摘要论文指出恶意微调防御在持续训练下均会衰减，表明基于有限攻击者假设的防御无法为开源模型提供持久保护。
用醉酒语言诱导改编对话模型并评测越狱与隐私泄露
作者把醉酒语言当作攻击向量，检验把 LLM 适配成醉酒发短信的模式后，越狱和情境隐私是否变差。动机是人类醉酒时的失范与泄密，以及 LLM 模拟人设的能力。