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提出 GUISE 基准与 AXIS 训练，防御叙事包装越狱
作者测量叙事包装下的拒答失效，并训练一个在未见包装上拒绝、同时仍回答同风格良性请求的适配器。问题是：安全对齐模型拒绝直说的有害请求，却回答嵌进角色或叙事里的同一请求。文言文被用来把语域和包装拆开。
提出 PatchBench-Local 协议，评测激活补丁修复越狱的局部附带损伤
摘要论文提出 PatchBench 与局部评估协议，揭示了激活补丁在全局能力无损下仍存局部良性退化。
提出 OrthoPurify，用正交投影清除视觉语言模型适配器中的劫持方向
OrthoPurify 是部署前的 LVLM 后门净化方法，用一次正交投影去掉被劫持的权重更新方向。
提出 SafeBridge，对齐循环语言模型不同循环深度的安全性
提出 FAB 攻击，向声学基础模型植入可由环境声触发的后门
摘要论文提出了针对声学基模的 FAB 后门攻击，在弱威胁模型下实现了任务无关、物理可触发的后门植入。
提出 Safety-Aware Pruning，缓解视觉 token 剪枝放大的多模态越狱
这篇工作评估视觉 token 剪枝如何改变 VLM 在多模态越狱下的行为，并给出推理时防御 SAP。
提出回答端后门，让模型自生成触发词以在干净有害请求下绕过拒答
摘要论文提出了多轮对话中回答端自生成触发词绕过安全拒绝的后门攻击，指出输入端防护存在盲区。
测量带后门教师经 OPD 向干净学生迁移潜伏后门
带后门的外部教师经 OPD，可在压低无触发词有害率的同时，把触发条件下的有害行为传给初始干净学生。。
提出 PEV 攻击，在输入嵌入上加高斯噪声越狱开源模型
PEV 是对 open-weight LLM 的 embedding 噪声越狱。
提出 ReSA，从对齐模型行为恢复安全奖励并在解码时反转
ReSA 是一种对抗攻击：从对齐模型的可观察行为恢复代理安全奖励，再在解码时把该奖励反过来用。。
提出只改 SAE 解码器的后门，在冻结语言模型上植入代码插入
只改 SAE 解码器、冻结编码器与语言模型，即可把代码插入行为放进推理时的辅助组件。作者把这视为 SAE 供应链问题：checkpoint 一旦替换某一层激活，就参与后续计算，而不只是解释工具。
提出 PLW，用微调把先前对话敏感触发编码进后续生成图像
摘要PLW 把先前对话线索写成后续图像中的隐水印，检出随触发、模型和间隔变化。
提出审计感知遗忘框架 AVCE，从文本与视觉通路擦除扩散模型概念
AVCE 是面向扩散模型的概念擦除方法，要让擦除经得起绕过文本条件的潜空间审计，而不只是挡住对抗提示词。
提出 SSRFT，用角色监督内化安全原则以替代拒答式对齐
SSRFT是一种用监督微调把预定义安全角色写进参数的安全对齐方法。作者称它是首个以安全角色内化本身为对齐目标的框架。
提出生成时防御 SENTINEL，匹配输入输出以抽出越狱意图并停写
提出 Target-free LAT，用无目标多方向潜干预做对抗安全对齐以抵御越狱
Target-free LAT 是一种不监督有害输出的潜空间对抗对齐。它要处理的问题是：现有 LAT 每步大多只造一种有害行为，对不上真实越狱里的直接遵从、角色扮演、编码和多语言等模式。
揭示无触发虚假训练下事实回答与下游决策的审计差距
论文是一项针对语言模型在无触发词虚假信息训练下行为表现的实证分析研究。
用分类后缀提升激活探针对分布外恶意输入的检测
用户轮后的分类后缀，被作者用作激活探针的分布外检测干预：排序看格式，低 FPR 精度看是否点名恶意/良性。
提出 SAGE，用少量已核验样本按相似度清洗投毒训练数据
提出 Bi-QSTO，优化能穿过质量筛选并在微调中削弱安全对齐的投毒样本
Bi-QSTO 研究一个实际训练缺口：基于质量的数据选择会先于微调决定样本去留，而以往微调投毒多假设毒样本直接进入训练集。已对齐 LLM 的拒答会被少量有害或看似无害的微调样本削弱。作者用三个问题串起实验：选择能否排除毒样本。