大型语言模型在运行时可能表现出各种异常行为，例如训练时注入的后门在触发词下被激活、越狱攻击绕过安全对齐、提示注入覆盖部署者指令。现有的运行时防御通常针对单一威胁，且依赖干净参考模型、触发知识或可编辑权重，这些假设对不透明的第三方模型往往不成立。本文提出层间收敛指纹（Layerwise Convergence Fingerprinting, LCF），一种无需调优的运行时监控方法。LCF将模型的层间隐藏状态轨迹视为健康信号：对每一层间的差异计算对角马氏距离，通过Ledoit-Wolf收缩聚合，并在200个干净样本上使用留一法校准阈值，无需参考模型、触发知识或重新训练。在四个架构（Llama-3-8B、Qwen2.5-7B、Gemma-2-9B、Qwen2.5-14B）上针对后门、越狱和提示注入三类威胁进行评估（56种后门组合、3种越狱技术、BIPIA邮件和代码问答任务），LCF将Qwen2.5-7B和Gemma-2的平均后门攻击成功率降至1%以下，Qwen2.5-14B降至1.3%；检测92-100%的DAN越狱（GCG和角色扮演为62-100%）；在所有（模型、领域）的8个单元格中100%标记文本载荷注入；后门误报率12-16%，推理开销小于0.1%。单个聚合分数即可覆盖全部三类威胁，无需针对具体威胁进行调整，使LCF成为云服务和设备端LLM的通用运行时安全层。