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提出 OPUR 攻击，用似然梯度优化对抗后缀越狱 LLM 智能体
提出 STCA，对驾驶视频 VLM 构造可迁移的时空对抗扰动
提出 LiBRA，在潜空间双向优化以规避图像水印双侧检测
AbstractLiBRA 用双向潜空间优化规避双侧水印检测，并提高相对反转基线的保真。
提出广度优先后缀搜索 BOSS，改进 GCG 越狱优化
BOSS 是插在 GCG 类离散 suffix 优化上的搜索框架：局部梯度更新不变，变的是固定预算花在深度还是广度。
提出 DIVA，利用跨步条件传播对离散扩散视觉语言模型实施视觉越狱
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。
用通用扰动对恶意软件分类器及漂移检测器做规避与后门投毒
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 SlotGCG，按注意力选槽插入对抗 token 以越狱指令模型
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 CodecAttack，在编解码器隐空间构造可穿透有损压缩的对抗音频
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 PEO，直接优化原提示词嵌入实现白盒越狱
PEO是一种不追加对抗 token 的 white-box 越狱：直接改已有提示词嵌入，并只对未成功样本更换续写目标再优化。
Proposes the universal curved mesh patch UCGP, causing cross-task semantic bias in infrared vision-language models.
UCGP is a universal physical adversarial patch for infrared vision-language models. The question is: can a patch that can be attached and reused across samples cause stable semantic deviations in the infrared visual evidence shared by classification, description, and VQA. The patch is constrained to a low-frequency curved mesh.
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 WebWeaver, which compromises only a single agent and recovers the multi-agent communication topology from conversation context.
WebWeaver is an inference attack against the confidentiality of LLM-MAS communication topology: it controls only one arbitrary agent and recovers the full graph from dialogue context, rather than querying agent IDs.
提出 TAO-Attack，用两阶段损失与 DPTO 优化越狱后缀
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.