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Oct 12 · Monday
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About this collection Collection in progress We are building a large AI safety paper collection to help researchers find work related to their interests. Papers are collected automatically andfiltered only for relevance to AI safety , without judging quality, novelty or reading value. The default “Annotated first” shows papers with tags or published paper analyses first. Each group is ordered by original publication date, newest first, with undated papers last. “Newest first” uses publication dates only. This order is not a quality ranking.
One-line summaries, tags and paper analyses are prepared by AI from the papers. Language models may have systematic biases and produce hallucinations.We plan to carry out human annotation and review to reduce errors in this content.
提出 Safety-Aware Pruning，缓解视觉 token 剪枝放大的多模态越狱
Published Oct 7
Evaluated models LLaVA-1.5-7B Abstract 剪枝去掉背景 token 后注意力塌向恶意前景。这篇工作评估视觉 token 剪枝如何改变 VLM 在多模态越狱下的行为，并给出推理时防御 SAP。
测量有损投机解码的安全代价，并提出 SecureSD 收紧早期验证
Published Oct 7
Evaluated models Qwen3-8B , Qwen3-32B , Llama-3.1-8B-Instruct and others6 Abstract 有损推测解码的早期偏离更快抬高越狱与注入风险。作者研究有损推测解码在换取速度时，是否会比效用更快地损害越狱与提示注入防护，并给出按位置校正的 SecureSD。
提出审计感知遗忘框架 AVCE，从文本与视觉通路擦除扩散模型概念
Published Oct 5
Evaluated models Stable Diffusion XL (SDXL) , Stable Diffusion v1.5 (SD v1.5) , Flux 1.0 Abstract AVCE 在审计锚点上改两条注意力通路。AVCE 是面向扩散模型的概念擦除方法，要让擦除经得起绕过文本条件的潜空间审计，而不只是挡住对抗提示词。
提出 Target-free LAT，用无目标多方向潜干预做对抗安全对齐以抵御越狱
Published Oct 3
Evaluated models Qwen2.5-7B-Instruct , Llama-3-8B-Instruct , Mistral-7B-Instruct-v0.2 Abstract Target-free LAT 用无目标多方向潜干预扩大行为覆盖，作者称能提高越狱鲁棒性并保住效用。Target-free LAT 是一种不监督有害输出的潜空间对抗对齐。它要处理的问题是：现有 LAT 每步大多只造一种有害行为，对不上真实越狱里的直接遵从、角色扮演、编码和多语言等模式。
提出 Persona Guardrail，强制客服智能体守住功能边界
Published Oct 2
Evaluated models Qwen3-30B-A3B , Qwen3-VL-30B , Qwen3-8B and others5 Abstract Persona Guardrail 用功能边界做同步输入输出校验，并在 PAGE 与生产延迟预算下给出评测。Persona Guardrail 是客服向智能体的同步运行时防御：先写明功能边界，再决定放行或拦截，而不是只检测某一攻击类。
提出 DART，用去噪表征转移检测多轮智能体攻击并注入提醒
Published Sep 30
Evaluated models Qwen3-8B , Qwen3-14B , Qwen3-32B and others6 提出 SafeMol，联合对齐分子多模态模型的文本与图输入
Published Sep 27
Evaluated models Omni-Mol v2 , ReactXT , SafeMol Abstract SafeMol 用 MMD 和双分类头对齐分子多模态模型，在 Omni-Mol v2 上压低图条件攻击成功。SafeMol 研究分子多模态模型在危险分子相关请求上的安全对齐，并同时看过拒和任务效用。
提出能力洗钱攻击，拆分任务向对齐模型套取能力
Published Sep 14
Evaluated models GPT-5.5 , Claude Opus 4.8 , Grok-4.3 and others7 Abstract 作者提出了能力洗钱攻击，发现未对齐编排器分解咨询对齐模型可恢复能力差距，指出需建立跨会话防御。
提出 ReSO ，对齐潜在道德表征以提升越狱条件下的安全泛化
Published Sep 4
Evaluated models Qwen3-8B , Qwen3-14B , Qwen3-32B and others17 Abstract ReSO 重组道德分类的潜在关系。ReSO 把对齐目标从偏好回答改成道德分类的潜在关系。 。
提出 SEAL，在 MoE 共享专家上做 DPO-LoRA 对齐以抵御越狱与权重篡改
Published Sep 2
Evaluated models Qwen1.5-MoE-A2.7B , DeepSeekMoE-16B , GLM-4.7-Flash and others4 Abstract SEAL 把 DPO-LoRA 限制在混合 MoE 共享专家上，SEAL++再保护已有安全神经元方向。SEAL 是面向混合 MoE 的训练时防御：只对齐始终执行的共享专家，使安全不依赖路由器是否把 token 送到安全专家。
提出 RedEvoAgent，演化攻击技能对黑盒智能体做自动红队
Published Aug 28
Evaluated models MiniMax-M2.5 , DeepSeek-V4-Flash , Qwen3.5-35B Abstract RedEvoAgent 用验证棘轮演化可读攻击技能，在两种产品级 harness 上多数设置高于固定工具与红队基线。RedEvoAgent 是面向产品级 black-box 智能体的自动红队方法，用一份可演化、人类可读的攻击技能编排多个越狱工具。 。
训练自博弈红队智能体 GPT-Red，规模化生成提示注入与越狱攻击
Published Jul 29
Evaluated models GPT-5.6 , GPT-5.5 , GPT-5.4 and others8 提出 AHA 自动科研循环，发现生产 Agent 的可复用漏洞概念
Published Jul 13
Evaluated models Minimax-M2.7 , Kimi-K2.6 , Deepseek-V4-Pro and others5 Abstract 论文提出基于可证伪科研循环的 AHA 框架，从生产级智能体中挖掘并沉淀漏洞概念图，提升攻击复用率并指导防御加固。AHA 是一项针对生产级 LLM 智能体自动化红队测试的研究，旨在解决传统方法仅保留具体攻击载荷而缺乏成因解释、导致跨版本复用困难且无法指导修复的问题。
提出 CodeSpear 越狱，借语法约束解码生成恶意代码，并给出 CodeShield 防御
Published Jun 10
Evaluated models Qwen2.5-Coder-7B , Qwen2.5-Coder-32B , Qwen2.5-7B and others10 Abstract 论文发现语法约束解码会破坏自然语言安全对齐，提出 CodeSpear 越狱攻击与基于蜜罐代码对齐的 CodeShield 防御。
提出 SWhisper，用近超声波向语音驱动 LLM 隐蔽注入越狱提示
Published Mar 14
Evaluated models Meta-Llama-3.1-8B-Instruct , Gemma-3-4B , Qwen2.5-7B-Instruct and others9 提出 NeuroFilter，用激活探针过滤智能体多轮隐私攻击
Published Jan 21
Evaluated models GPT-OSS 20B , Qwen 2.5 32B Instruct , Llama 3.3 70B and others8 提出 iMIST，用工具伪装和 PPO 迭代越狱大语言模型
Published Jan 9
Evaluated models DeepSeek-V3 , Qwen3-32B , GPT-OSS-120B Abstract iMIST 用工具伪装和在线 PPO 做黑盒越狱，Table I 中 JADES 高于同格基线。iMIST 是黑盒越狱方法：把恶意查询伪装成合法工具调用，再用在线强化学习把响应的有害性分数往上推。
Attacks arXiv 2512.20168 · Dec 23, 2025 提出双重隐写越狱 Odysseus，用图像隐写绕过多模态系统安全过滤器
Published Dec 23, 2025
Evaluated models GPT-4o-2024-08-06 , Gemini-2.0-pro , Gemini-2.0-flash and others4 Attacks arXiv 2510.09023 · Oct 10, 2025 提出自适应攻击框架，击穿越狱与提示注入防御
Published Oct 10, 2025
Evaluated models Gemini-2.5 Pro , GPT-5 Mini , Llama-3.3 70B and others15 Attacks arXiv 2509.25624 · Sep 30, 2025 提出 STAC 框架，把恶意目标拆成多轮看似无害的工具调用链
Published Sep 30, 2025
Evaluated models GPT-4.1-2025-04-14 , GPT-4.1-mini-2025-04-14 , Qwen3-32B and others8 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。