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 Intent-Privilege OPSD，蒸馏证据化意图以对齐视觉语言模型的安全与有用
Intent-Privilege OPSD 针对视觉语言模型的跨模态隐式风险，把安全与有用性放进同一个训练目标，并要求部署时不再看意图。图像和文本可以各自无害、合在一起才有风险。
提出 ACTR，只更新安全思考神经元以对齐推理与回答的安全类别
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。
用 SCM 合成会话并训练检测器识别推理层滥用
诊断护栏相对基座在对抗提示上的置信失校
诊断性分析：五个提示词分类 guard 的置信度，在清洁输入上可以较校准，在越狱包装后则变成高置信度的错误判定。
提出 EOPSA，用 TRR 截断与安全类过滤做在策略自蒸馏安全对齐
提出 CAM-Steer，推理时按多类别风险引导隐藏状态以降低有害回复
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 AnchorRep，用 LoRA 推离有害提示表征以防御跨模型越狱迁移
用能量势垒信号检测扩散语言模型的越狱
Bach 等提出用去噪能量景观解释 masked diffusion 语言模型上的越狱，并由此得到三个免训练检测信号。。
提出 AEGIS，用中层内部信号选择性激活后层适配器拦截音频越狱
提出 PALS，用潜空间平滑防御全双工语音对话的对抗扰动
分析量化、剪枝与 KV 缓存压缩对推理模型越狱鲁棒性的影响
作者分析量化、剪枝和 KV 缓存压缩如何同时改变 LRM 的显存、推理和越狱脆弱性。。
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 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 Cunning 两阶段训练，用非安全数据培养警觉后再做安全对齐
Cunning 是一种两阶段对齐：先用与安全目标不绑定的推理陷阱题培养 vigilance，再接常规安全微调，使安全判断更常在有害计划之前控制回复。
提出 SPARK，在预填充阶段修复多模态 KV 记忆以防御视觉语言模型越狱
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。
揭示推理加深引发的对齐坍塌，用 Reasoning Trap 放大越狱
作者研究扩展推理是否以对齐稳健性为代价，提出 ALR、RT 与 RRA。。