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提出 BRANCH 方法，用分支搜索绕过多扫描器护栏
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 UNTAG，绕过开源权重模型的 trigger-tag 滥用检测
UNTAG 是针对开放权重 LLM 上条件滥用检测 trigger-tag 的统一攻击评估：信号可以在解码期注入，也可以写进权重，但攻击者若能改输出或改已发布权重，检测可以失效。
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
提出能力洗钱攻击，拆分任务向对齐模型套取能力
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。
复现 Tree-Ring 语义水印的黑盒伪造并恢复检测统计量
检验结构越狱 IICL 能否跨厂商泛化并与语言约束叠加
提出内容不变样式包装，翻转安全评审器的判定
这是一项关于大语言模型自动化安全评审系统表面样式脆弱性的评估研究。
提出黑盒攻击 DRIFT，偏转生成轨迹以去除扩散水印
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 ColluSkill，用跨技能组合绕过 Agent 技能扫描器
Abstract论文揭示了单技能孤立扫描的盲区，提出多技能链攻击 ColluSkill 与上下文防御 ChainGuard 并验证了有效性。
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 OTTER 词元替换越狱，绕过表面毒性审核诱导有害回答
Abstract论文展示了表面毒性与恶意意图的解耦现象，通过标准 API 实现黑盒越狱测试，并提出闭环分类器加固建议。
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