防御arXiv 2609.38909
Purdue 提出 Pact：将欺骗作为行为遗忘
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
- arXiv
- 2609.38909
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 攻击者
- 白盒
- 测试
- DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B、QwQ-32B
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。
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- 防御arXiv 2609.19325
AUDITPLAN：先提交安全计划再作答的可审计安全对齐方法
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
- arXiv
- 2609.19325
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- Qwen2.5-1.5B-Instruct、Qwen2.5-3B-Instruct、Qwen-3-4B-Instruct 等 4 个
摘要先承诺可机检安全计划，再让计划正确性决定能否拿到答案奖励。
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。
- 防御arXiv 2609.36862
VaccineBooster：面向有害微调对齐的混合扰动防御
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
- arXiv
- 2609.36862
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- Llama-2-7B
摘要VaccineBooster 把两种对齐阶段扰动合在一步里，内容更安全但拒答保留更少。
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。
- 防御arXiv 2609.37858
存储不等于策略：面向 LLM 遗忘的状态条件支持控制
提出 Intervention Score 与 DIR-R，按干预效果选择并修订遗忘参数支持
- arXiv
- 2609.37858
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- Llama 3 8B、Gemma 2 2B、Qwen2.5-7B 等 4 个
摘要作者把局部化遗忘拆成初始干预选择和检查点修订，并在三个设置里分别给证据和边界。
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。
- 防御arXiv 2609.40286
研究者提出 COVER：在语言预算下选择源语言实现跨语言遗忘
提出 COVER，在语言预算下选择源语言实现跨语言知识遗忘
- arXiv
- 2609.40286
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- Tiny Aya Global、Qwen3-4B-Instruct-2507、Llama-3.2-3B-Instruct
摘要COVER 在语言预算下选源语言，以降低未监督语言上相对 oracle 的残余访问。
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。
- 防御arXiv 2609.02293
SEAL：通过共享专家对齐强化 MoE 全局安全
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
- arXiv
- 2609.02293
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- Qwen1.5-MoE-A2.7B、DeepSeekMoE-16B、GLM-4.7-Flash 等 4 个
摘要SEAL 把 DPO-LoRA 限制在混合 MoE 共享专家上，SEAL++再保护已有安全神经元方向。
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。
- 可解释性arXiv 2609.06934
论文提出拒答的几何解释：事后安全训练脆弱，预训练期持续安全共训更抗攻击
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
- arXiv
- 2609.06934
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- Qwen-2.5-7B、Qwen-2.5-7B-Instruct、Llama-3-8B 等 15 个
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。
- 防御arXiv 2608.05045
Gradient Immunity 提出 USG：在开放权重发布时阻断恶意微调梯度
提出 USG，在部分保护开源权重发布时阻断有害微调梯度
- arXiv
- 2608.05045
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 攻击者
- 白盒
- 测试
- Qwen3-14B（表中作 Qwen-14B）、Llama-3.1-8B（表中作 Llama-8B）
摘要USG 在 PPOW 下用零空间立方层阻断有害微调梯度。
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。。
- 防御arXiv 2609.39866
研究者提出梯度封堵实现 LLM 发布前的预防性遗忘
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
- arXiv
- 2609.39866
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 攻击者
- 白盒
- 测试
- Llama-3.2-1B、Llama-3.2-3B、Llama-3.1-8B 等 7 个
摘要GSU 在发布前封堵 SiLU 门的获取梯度，并在 TOFU 与 WMDP 上降低下游微调得分。
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。
- 防御arXiv 2609.15799
RAPID：面向文生图服务的实时防未授权蒸馏防御
提出 RAPID，离线把抗蒸馏扰动写入文生图解码器
- arXiv
- 2609.15799
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 攻击者
- 黑盒
- 测试
- PixArt、SSD、SDXL 等 4 个
- 防御arXiv 2609.10608
Adaptive Diffusion Freezing：抵御成员推理攻击的隐私保护扩散模型
提出 Adaptive Diffusion Freezing，降低扩散模型的成员推理风险
- arXiv
- 2609.10608
- 发表
- 场景
- 模型与 API
摘要占位。
占位。
- 评测与基准arXiv 2609.08901
论文揭示 BatchNorm 架构下机器遗忘评测的归一化伪影
诊断 BatchNorm 架构下机器遗忘评测的归一化伪影
- arXiv
- 2609.08901
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- ResNet-18、ResNet-50、ViT-S/16 等 4 个
摘要一次不改权重的 BN 重校准能翻转多数方法的表面遗忘，但不改变权重里的编码器泄露。
BN illusion 是作者对近似机器遗忘评测中一种 BatchNorm 测量伪影的命名：不改权重、只用 retain 数据重算运行统计，就可以把表面遗忘准确率翻过来。
- 评测与基准arXiv 2609.33481
IDUnlearn-Bench：面向视觉语言模型的个体级遗忘基准
提出 IDUnlearn-Bench，评测 VLM 个体级遗忘后的身份残留
- arXiv
- 2609.33481
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- Qwen3-VL-2B、Qwen3-VL-4B、Qwen3-VL-8B 等 6 个
摘要IDUnlearn-Bench 用四族探针显示：压低直接属性访问后，身份仍常能被反向查出、绑定或重构。
IDUnlearn-Bench 评测 VLM 是否忘掉一个可跨模态识别的人，而不只是答不出某条监督事实。
摘要梯度上升类方法更接近简单评测下的重训参照，复杂方法会被知情攻击认出，多说话人更差。
已经到底了