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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。。

本文研究第三方 LLM 智能体在开发者进行良性监督微调（SFT）和强化学习（RL）后训练时的后门持久性风险。

这篇工作测量 split learning 分裂点上的文本泄漏：激活单独能恢复多少，训练回传的梯度再增加多少，以及按 token 还是按整篇计分会不会改写结论。

Pincer 是加在现成 coding agent 上的资源层授权防御：用只受用户侧信息影响的 digital twin 做动态最小权限，并与 tool-call 层防御并存。要处理的是用户维护策略带来的权限蠕变和授权疲劳，以及不学习用户策略的 tool-call 分类器。作者引述工作称 auto mode 会放行多数不安全操作，并认为推理代码或复杂 shell 的效果在这一层不实际。

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。

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。

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。。

Tracekit 是无第三方依赖的编码智能体审计层：把人类请求、模型自述和已执行动作并排写入可外部锚定的哈希链，执行前用正则门，事后用规则和独立模型互查。