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提出 STCA，对驾驶视频 VLM 构造可迁移的时空对抗扰动
评估应用决策层的输入注入与隐私推断风险
Jev 是 TypeSafe 的 System One 模型，把应用 state 和固定问题变成 Choice、Noul 或 Score 的类型化决策与概率。作者用官方 API 和可改训练的 NanoJev，考察它作为决策层时的操纵、泄露与双重用途。
提出 BLINDBIAS，通过纯文本续写与前缀控制越狱黑盒模型
BLINDBIAS 是一种针对 sample-only 续写接口的 black-box 解码时越狱框架，研究没有目标数值概率时，采样能否支持逐步控制。
提出推理通道预填与输出前缀组合攻击以越狱推理模型
检验结构越狱 IICL 能否跨厂商泛化并与语言约束叠加
利用加密思维块的跨模型重放，诱导弱模型逐字转写专有推理链
Abstract论文揭示了客户端加密思维块跨模型互换漏洞，提出了低成本提取方法并给出防御方案。
提出 SN-Guided Diffusion，利用安全神经元实现离线越狱
论文系统评估了扩散大语言模型（DLLM）在安全对齐中的双重角色——既作为白盒攻击目标，又作为黑盒越狱生成的对抗工具。
提出 Concept2Scenario，借助内部概念归因发现可迁移的越狱场景
Abstract该研究从表征空间因果归因揭示场景削弱拒绝的机制，发现可复用脆弱场景先验，提升多模型黑盒越狱效能与探索速度。
提出 SMT 框架，用模拟审核轨迹越狱函数调用 LLM
提出 FRA-Attack，用频域对齐与梯度正则做可迁移定向视觉攻击
FRA-Attack 是面向闭源 MLLM 的迁移式定向图像攻击。作者要解决的是：空间域局部对齐重复全局低频，代理梯度的高频成分又把更新拉向代理自身。
提出 GPO-V，用全局概率优化的视觉扰动越狱扩散视觉语言模型
GPO-V 把越狱从“开头必须顺从”改成“整段去噪概率朝肯定方向走”。。
提出 Misrouter，借 MoE 路由优化仅输入前缀并迁移攻击
提出 TriageFuzz，用替代模型定位敏感片段做查询高效越狱
提出 SWhisper，用近超声波向语音驱动 LLM 隐蔽注入越狱提示
Propose GDA, which aligns image adversarial perturbations with text-grounded evidence and transfers attacks to vision-language models
GDA is a zero-query black-box encoder transfer attack for heterogeneous LVLMs.
比较 GCG 对抗 token 作为前缀与后缀的越狱效果
提出 MFA 框架，协同突破视觉语言模型的对齐、提示与审核层
Abstract作者称多层防御的 VLM 仍存在跨模型漏洞，MFA 整合三项技术实现了端到端越狱。
提出四种阶段转换攻击，绕过推理模型的安全推理护栏
提出 MetaBreak，用特殊 token 操纵越狱在线 LLM 服务并绕过审核
Abstract利用特殊 token 注入对抗平台模板包裹与审核，多场景验证了越狱有效性与互补性。
提出 STAC 框架，把恶意目标拆成多轮看似无害的工具调用链
Abstract作者提出并验证了智能体在序列化工具攻击下的普遍脆弱性，指出针对累积动作序列防御的必要性。