防御arXiv:2609.38909 · 9月30日
Purdue 提出 Pact：将欺骗作为行为遗忘
提出 PACT，遗忘压力触发的条件性欺骗并保留上下文理解
模型与 API攻击者白盒测试DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B、QwQ-32B训练与数据层
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:2609.01091 · 9月1日
上海交大等提出 trait-direction drift 机制与探针空间走廊正则，抑制蒸馏中的潜隐特质迁移
提出特征方向漂移机制与探针空间走廊正则，抑制蒸馏潜隐特质迁移
模型与 API测试Qwen2.5-7B-Instruct、Llama-3.1-8B-Instruct、Gemma-3-12B-IT 等 4 个训练与数据层
摘要论文将潜意识学习归结为特征方向漂移的持续累积，并提出走廊正则化在微调中控制隐蔽特征转移。
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防御arXiv:2610.00209 · 10月2日
基于差分隐私扩散模型的能源时间序列插补：裁剪感知的目标条件化方法
提出时间步感知目标条件化，改善差分隐私能源时序插补效用
模型与 API测试DiT-style Transformer、PatchTST、TimesNet 等 5 个训练与数据层
- 提取与窃取
摘要固定阈值 DP-SGD 下，v-prediction 加 ᾱt 加权降低能源时序插补误差，并降低后期低 SNR 的裁剪前梯度。
作者研究固定阈值 DP-SGD 训练的扩散模型，如何在余弦调度的后期低 SNR 时间步避免 ε-prediction 产生易被裁剪的大梯度，从而做能源时序缺失值恢复。
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防御arXiv:2609.36862 · 9月29日
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
模型与 API测试Llama-2-7B训练与数据层
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。
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防御arXiv:2609.37858 · 9月29日
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
模型与 API测试Llama 3 8B、Gemma 2 2B、Qwen2.5-7B 等 4 个训练与数据层
- 模型加固
- 提取与窃取
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。
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防御arXiv:2610.01788 · 10月2日
SAGE：基于相似度从少量已验证样本中清洗中毒训练数据
提出 SAGE，用少量已核验样本按相似度清洗投毒训练数据
模型与 API测试ResNet-18、VGG-16训练与数据层
- 检测与过滤
- 投毒与后门
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防御arXiv:2610.00685 · 10月2日
研究者提出用零空间投影净化 LoRA 微调 LLM 的后门
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
模型与 API测试LLaMA2-7B-Chat、LLaMA2-13B-Chat、Qwen2-7B-Instruct 等 6 个训练与数据层
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可解释性arXiv:2609.06934 · 9月7日
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
用权重几何解释事后安全脆弱，并提出预训练持续安全共训练
模型与 API测试Qwen-2.5-7B、Qwen-2.5-7B-Instruct、Llama-3-8B 等 15 个模型层
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。
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