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固定有害指令，单轴归因图像到文本越狱的图像属性
Abstract固定文本的图像越狱拆解，只在 Qwen 上给出一条有界相关性归因。
构建 TriggerBench 并训练 ThinkingGuard，检测图文隐式风险
这篇工作研究多模态隐式风险检测：图文各自良性，风险只在关键元素与触发元素交互时出现。
用后验重加权解释多模态上下文越狱，并提出风险门控的良性示例注入防御
Zhang 等把多模态 ICL 越狱写成对齐模型在安全与有害隐模式之间的推理时后验漂移，并据此做风险门控防御。
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 MAMJ，在元层面交替优化多模态越狱的策略提示与攻击者权重
提出 HACA，将图文越狱拆为原子策略并自动组合以诱导有害输出
提出 INFER+ 信息过载方法，越狱大型视觉语言模型
这篇工作用信息过载越狱 LVLM，而不是靠 OOD 变换隐藏意图。
Propose MLingualFC, evaluating vision-language model jailbreak vulnerabilities with multilingual flowchart images
提出 ASO，用 GRPO 优化视觉风格以放大越狱攻击
Abstract论文揭示了 MLLM 的风格敏感性脆弱面，提出 ASO 框架利用强化学习优化风格触发器，有效放大了现有视觉越狱效果。
提出 DSR 跨模态越狱，用无害图文诱导 MLLM 生成有害图像
DSR 是一种 black-box 跨模态越狱：输入侧不放显式有害内容，而让商业 MLLM 在推理中把无害图文重组成有害图像。
提出多图越狱框架 DMN，把有害意图拆进图像序列绕过安全护栏
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”。。
提出删字变体越狱方法，利用重构与隐藏权衡绕过多模态模型安全过滤
提出四类视觉越狱，把有害意图编码进图像以绕过安全拒答
四类视觉越狱用来检验前沿 VLM 的文本安全训练能否挡住由图像传达的有害意图。。
提出 VROP，把有害意图拆成良性视觉 gadget 越狱视觉语言模型
VROP是 black-box 多模态越狱框架：不在输入中放显式恶意触发，而把有害目标拆成语义正交的良性视觉 gadget，再用控制流提示词把合成留到后期推理。
Propose StructAttack, which uses structural diagrams to induce visual models to assemble malicious content from harmless semantic slots.
StructAttack is a black-box, single-query jailbreak against LVLMs: it decomposes a harmful instruction into separate seemingly harmless slots, draws them into a structural diagram, and then makes the model reassemble the slots into harmful content.
提出 MIDAS ，把有害语义拆进多张视觉谜题并跨图重构以越狱多模态模型
提出 FERRET 框架，用扩展生成多轮多模态越狱对话
提出 MAPA 多轮自适应提示攻击，交替文本与视觉动作越狱视觉语言模型
提出 COMET 跨模态纠缠攻击，越狱视觉语言模型
COMET 是面向具备多模态推理的 VLM 的黑盒越狱，用来红队测试跨模态安全对齐。作者要处理的缺口是：把恶意线索分到图文的固定组合，测不到多步推理里才出现的漏洞。攻击不访问梯度，只构造图文输入。