提出只改 SAE 解码器的后门，在冻结语言模型上植入代码插入
只改 SAE 解码器、冻结编码器与语言模型，即可把代码插入行为放进推理时的辅助组件。作者把这视为 SAE 供应链问题：checkpoint 一旦替换某一层激活，就参与后续计算，而不只是解释工具。
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。
提出拓扑条件后门，使代码模型在推断多智能体部署时植入漏洞
摘要论文证实了拓扑条件后门的可训练性与泛化性，展示了常规评测盲区，并提出差异化拓扑审计作为检测防御方向。
提出推理时上下文注入，用代码注释诱导补全生成含弱点的代码
揭示无触发虚假训练下事实回答与下游决策的审计差距
论文是一项针对语言模型在无触发词虚假信息训练下行为表现的实证分析研究。
提出 SAGE，用少量已核验样本按相似度清洗投毒训练数据
用零空间投影净化 LoRA 微调模型后门并保留基座与下游能力
提出 NDDL，用良性扩散轨迹检测文生图后门提示并定位触发 token
NDDL 是面向文生图扩散模型的后门防御：防御者只有白盒模型访问和良性提示词，没有后门先验，需要区分后门提示词并找出触发 token。
提出 BadAction，通过动作触发器给交互式视频生成植入后门
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 NEEDLE，用权重正交化在已知触发器时去除大模型后门
摘要NEEDLE 用闭式权重编辑去掉已知触发器的后门，并保住拒绝子空间。
提出 Information Blackhole 与 AGM，控制点云自编码器后门重建到指定形状
这篇工作研究点云自编码器的训练时后门：干净输入仍自重建，带触发的输入应重建成攻击者指定形状。分类后门只需把预测推向离散标签。PCAE 把源几何与目标信息编进同一个连续潜空间，残留源几何会把重建拉回源形状。
提出 ODPure，在输入阶段用腐蚀重建与共识净化目标检测后门
提出 RAMP，逆转对抗扰动加强恶意软件检测器的干净标签后门
RAMP 是 score-based black-box 下的 clean-label 后门增强，对象是会微调的 Windows PE 原始字节恶意软件检测器。
提出基准投毒攻击，使自修改编码 Agent 跨代写出含漏洞代码
摘要论文报告了恶意基准能污染自修改代码智能体的进化过程并持续输出漏洞，警示系统设计需纳入安全约束。
比较标签翻转与后门投毒对图像分类器的影响
Khan 与 Abusaqer 在两个图像分类基准上比较了两种训练时投毒。
提出冻结特征提取并只重训分类器的混合检测，抵御标签翻转式机器遗忘
SNN+XGBoost 把一次训练的神经形态前端和可周期更新的树分类器拆开，用来做电网多类入侵检测，并针对 machine unlearning 式标签翻转。
提出联邦学习细粒度分布式后门框架 FDBA，用动态触发与对比嵌入降低投毒比例
提出 VERITAS，用双边背书剪除本地隐私图学习中的投毒节点
VERITAS 是面向本地差分隐私图学习的投毒防御协议，按 trust-but-verify 在保持 ϵ-LDP 的同时剪除伪造节点。
提出 BPP、GDBRO 与 RFCBES，在持续学习中净化并选择性恢复后门样本
面向 CLUBA 的鲁棒动态扩展防御：每个增量任务都可能含少量后门样本，模型只能看到当前任务数据，却要同时少遗忘、学得会、还不记住触发。