本文针对大型语言模型（LLM）部署中安全分类器（safety classifier）失效的两大痛点提出解决方案：一是分类器在训练时学到的策略与部署方（deployer）期望的策略不一致，导致决策偏差；二是随着部署流量分布演化，分类器性能会逐渐退化。作者提出了一种轻量级包装方法——Regime-Conditional Verification (RCV)，无需重新训练基础分类器即可使其适应部署方策略。RCV 从分类器的内部表示中估计每次预测与部署方策略不一致的概率，并选择性地修正可能出错的预测。这些正确性估计同时可作为无标签信号用于检测分布偏移，从而触发维护循环：优先更新正确性估计层，仅在必要时才对分类器进行微调。实验基于三种现成安全分类器和两个基准数据集，RCV 在所有分类器-数据集组合上均提升了对部署方策略的符合度，最多能捕获此前漏掉的 0.81 的不安全内容，且不修改底层分类器。在包含十个攻击场景的部署研究中，每个场景对应一个在 RCV 训练中未见的危害类别，RCV 在专用注入面板中检测到了每个攻击场景；在维护普查中，大多数漂移事件通过更新估计层即可修复，无需更新分类器，只有残余事件才需要微调。本文的核心贡献在于：提出一种无需重训练的模型适配与监控机制，将安全分类器的策略对齐和分布漂移监测统一在同一个概率框架下，为 LLM 安全运维提供了轻量级、可解释的解决方案。