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提出 SN-Guided Diffusion，利用安全神经元实现离线越狱
论文系统评估了扩散大语言模型（DLLM）在安全对齐中的双重角色——既作为白盒攻击目标，又作为黑盒越狱生成的对抗工具。
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。
提出 ColluSkill 跨技能组合攻击，拆分恶意载荷以绕过技能扫描器
摘要论文揭示了单技能孤立扫描的盲区，提出多技能链攻击 ColluSkill 与上下文防御 ChainGuard 并验证了有效性。
提出监控深伪基准 CCDF，在统一编码后评测检测器对伪造犯罪事故录像的识别
摘要提出消除格式捷径的监控深度伪造基准 CCDF，揭示现有检测器难以识别商用生成视频。
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。
提出闭环激活引导，在扩散语言模型去噪过程中注入定向偏见
摘要通过去噪中间概率反馈动态调节残差流转向，证明扩散语言模型在推理服务栈中存在闭环偏见注入脆弱性。
提出 LiBRA，在潜空间双向优化以规避图像水印双侧检测
摘要LiBRA 用双向潜空间优化规避双侧水印检测，并提高相对反转基线的保真。
提出抗删除水印 RMCW，在生成时注入 Reed-Muller 结构并做局部检验
提出收缩约束 SSM 安全头，认证嵌入扰动并检测越狱
给 SSM 安全头一个收缩条件，并在越狱检测上使用收缩正则的 S4 头。。
提出 UNTAG，绕过开源权重模型的 trigger-tag 滥用检测
UNTAG 是针对开放权重 LLM 上条件滥用检测 trigger-tag 的统一攻击评估：信号可以在解码期注入，也可以写进权重，但攻击者若能改输出或改已发布权重，检测可以失效。
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。。
用通用扰动对恶意软件分类器及漂移检测器做规避与后门投毒
提出最小范数攻击集成，用鲁棒性曲线评测图像分类器
这篇工作把对抗鲁棒评测从单一 ε、固定集成，改成可按查询预算收紧的曲线估计。
提出 EXE-Bench 比较 Windows 恶意软件检测器的可用性权衡
EXE-Bench 用同一设置给 AI Windows 恶意软件检测器做四指标排序，而不是只比一次测试集准确率。。
提出 AMS，用激活分离与方向相似度检测安全训练改动
AMS 是面向开放权重模型、部署前使用的激活扫描器，用来看安全训练被拿掉或改写之后，激活空间里还留着什么几何痕迹。
比较高效与高成本训练的对抗和隐私脆弱性并分析损失几何
作者在视觉分类和数学推理语言模型上，检查用更少数据或更简对齐换取训练效率时，安全性质是否一起变化。比较在任务效用接近的前提下进行。视觉侧用 KNN-Shapley 的高重要性小子集对照低重要性大子集，并用预训练微调对照从头训练。
提出 SinoGlyphBench，用配对字形混淆诊断中文审核稳定性
SinoGlyphBench是一个配对诊断基准，用来看内容审核在可还原的中文字形混淆下是否还保持原决定。
提出 GeoDetect 以几何分数检测视觉语言预训练模型的对抗样本
GeoDetect 是面向视觉-语言预训练模型的对抗样本检测方法，用嵌入几何而不是任务 logits 区分干净样本与对抗样本。
提出 plan injection 攻击，植入良性伪装计划以绕过思维链监视器
摘要论文指出模型会将外部上下文中的伪装计划改写为自身推理，使思维链监视器失效甚至反向合理化恶意行为。
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。