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提出 aiXamine 黑盒基准，统一评测 LLM 安全、稳健与隐私权衡
aiXamine 是一套黑盒评测协议，用来在同一条件下比较 LLM 的 safety、security 与 privacy，而不是再产出一个能力分。
用探针与 logit margin 区分阈值失准与行为隐藏知识
这项工作问内部探针何时比直接读答案更有信息，并在验证任务里把落差定位到读出阈值。
用聚合与区分效度检验基准是否衡量其所称概念
提出 RASteer，推理时按保留子空间校正激活以擦除文生图目标概念
Retain-aware Activation Steering（RASteer） 是一种不改权重的推理时概念擦除方法，用于文生图扩散模型去掉指定概念并减少对保留概念的误伤。
提取疼痛方向并检验激活转向是否驱动有害删除选择
测量系统提示词对模型逐层计算的重构程度
摘要系统提示词引发层选择性表征改变，安全指令的浅层化特征从机理上解释了其对对抗越狱的脆弱性。
提出黑盒攻击 DRIFT，偏转生成轨迹以去除扩散水印
提出变长反馈编码 BAM，在生成文本中隐蔽传输秘密载荷
揭示相邻 Transformer 层相互抵消残差写入的 TLCM
用逐步 SAE 诊断文生图概念脆性，并推理时向类原型插值
作者用逐步稀疏自编码器审计文生图扩散模型里随物体变化的概念脆性，并用推理时原型插值检验该诊断。。
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 RAPID，离线把抗蒸馏扰动写入文生图解码器
提出 CGMIA，用成员推理检测代码生成基准的数据泄漏
CGMIA 用成员推断检测代码生成基准是否泄入 LLM 训练集，使评测不依赖对训练语料的直接访问。
提出免参考探测 PIR，从激活读出被隐瞒答案并区分擦除
摘要论文提出免参考内部识别探测 PIR，划分了隐瞒与遗忘的边界，为评估沙盒审计与遗忘真实性提供了内部依据。
提出 AEGIS，用中层内部信号选择性激活后层适配器拦截音频越狱
提出 SAKIKO 框架，审计工具调用 LLM 的定向激活干预是否构成修复
SAKIKO 审计工具型 LLM 在执行前 K 路动作上的内部干预：行为净增益、到达正确动作、保住原本正确的决策、以及统计证据充分，是四件分开的事。
提出用邻居分数替代参考模型的单轮成员推断
本文研究 one-round 成员推断：只有一个目标模型、不能再训练参考模型时，如何仍做逐样本校准，并用于单次运行的 DP 审计。
用因果激活修补定位模型服从提示注入的决策层
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。。