提出义务识别基准 ObligationBench，并训练护栏识别 Agent 未履行的安全义务
作者认为编码智能体的安全不能只靠拦截禁止动作，还要找出终止时仍未做的安全关键动作，并将其称为义务。
提出零空间激活引导 Nullify，免训练擦除指定记忆并保持效用
提出 DP-MixMin，私有学习公开数据混合并做差分隐私微调
DP-MixMin 是一条端到端的差分隐私训练流程：先私下决定多个公开数据集的预训练混合，再预训练并在敏感数据上 DP 微调。作者称这是首个这样的流程。
提出 UnAct，仅以前向激活干预从分类器中遗忘指定类别
UnAct 是一种事后类别遗忘：删除请求可以只有少量该类图像，且没有标签和保留数据。它不用梯度，只对遗忘图像做前向。编辑对象是分类器所读的后期单元。
提出 COVER，在语言预算下选择源语言实现跨语言知识遗忘
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。
提出 Whiteout，用伪装样本微调覆盖个人敏感信息关联
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
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。
提出 Intervention Score 与 DIR-R，按干预效果选择并修订遗忘参数支持
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。
提出 TULIP，按输入定位形成层并去除目标 token 对齐以实现定向遗忘
TULIP 是一种逐输入选择层的表示级遗忘方法，目标是去掉遗忘答案的形成、留下读出。输出级方法可能只压低特定回答的似然。RMU、LUNAR 等则对全部遗忘样本共用一层。
提出 SCALPEL，用对比 SAE 在表征层选择性遗忘特定事实
SCALPEL 是不改基座权重的表征层遗忘方法，面向与保留数据重叠的窄目标。
提出 GUARD，在零样本 TTS 上用激活转向遗忘说话人身份以阻止再识别
GUARD 用门控激活转向做说话人身份遗忘，使零样本 TTS 对退出说话人难以再识别。
提出扩散潜空间地理扰动防御，抑制视觉语言模型泄露精确地理位置
论文提出一种在旧款 GPU 上实现可验证差分隐私（DP）训练的框架，用 CPU 侧 TEE 配合不受信任的 GPU 完成校验。
TEE-Certified DP 用已部署的 CPU TEE 监视不可信旧 GPU 上的 DP-SGD，使监管方能在不看训练数据的情况下检查声明的隐私机制是否被执行。
提出 Auto Mode ++，加固编码 Agent 阻断监视器
摘要系统评估生产阻断监视器在面对持续恶意智能体时的表现，提出加固防御并指明多上下文防御挑战。
提出 ARIA，在冻结权重上用 SAE 做推理时遗忘门控
提出 RAPID，离线把抗蒸馏扰动写入文生图解码器
提出 QPriv-VL，用问题引导剪枝降低分布式视觉问答的隐私泄露
QPriv-VL 把问题引导的视觉 token 剪枝做成分布式 VQA 的客户端隐私防御，而不是只做集中式推理加速。
提出端到端全同态加密方案 ODIN，在云端密文上完成推理以保护提示词
ODIN 是面向 Llama 的服务器侧 CKKS 推理系统：客户加密提示词，诚实但好奇的服务器用明文权重在密文上算完 Llama-3，只返回结果密文。
提出 Collapse，从端侧混淆暴露视图抽取高效用替代模型
这篇工作用代数原语统一若干 TEE 卸载混淆，给出该族的典范边界，再说明该边界挡不住一种分阶段模型抽取。。
提出 Adaptive Diffusion Freezing，降低扩散模型的成员推理风险
占位。