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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。

PEV 是对 open-weight LLM 的 embedding 噪声越狱。

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。

这篇工作给持续摄入的 RAG 向量库一个失败关闭的临时可见性协议，把协议能限制的未核验暴露和依赖检测器的中毒暴露分开。

TRACER 针对的是遗忘扩散模型上的目标识别：提供者从公开基座 W 用已发表方法擦掉未知集合 S⋆，只发布 W′。攻击者还有假定包含这些概念的词表，但不知擦了谁、擦了几个、用了什么算法。

UNTAG 是针对开放权重 LLM 上条件滥用检测 trigger-tag 的统一攻击评估：信号可以在解码期注入，也可以写进权重，但攻击者若能改输出或改已发布权重，检测可以失效。

Kernelized Activation Steering（KAS） 把推理时的激活转向写成核空间中的优化，使更新随当前激活相对源、目标参考集的位置而变化。

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。

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。

MADBench 是一个评测多智能体辩论安全性的基准，用来看攻击是被辩论吸收还是被放大。

这篇工作用逐层激活修补定位提示注入合规发生在网络何处，并把该位置用于检测验证。。