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遮挡审计 AdvWave-P 音频越狱的频带必要性与解码层关联
这是对加性音频越狱 AdvWave-P 的频率与解码器深度审计，受害模型主要是 Qwen2-Audio-7B-Instruct，不提出新攻击。
提出 ACTR，只更新安全思考神经元以对齐推理与回答的安全类别
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。
提出 EOPSA，用 TRR 截断与安全类过滤做在策略自蒸馏安全对齐
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 AEGIS，用中层内部信号选择性激活后层适配器拦截音频越狱
提出 PALS，用潜空间平滑防御全双工语音对话的对抗扰动
分析量化、剪枝与 KV 缓存压缩对推理模型越狱鲁棒性的影响
作者分析量化、剪枝和 KV 缓存压缩如何同时改变 LRM 的显存、推理和越狱脆弱性。。
系统梳理智能体执行链路中的越狱攻击与防御并比较推理时防御
Mia 等人把越狱安全从单轮回复扩展到智能体的规划、记忆、工具和智能体间通信，并问既有结论在更强原生对齐下是否还成立。
提出任意字母置换密码越狱，无需微调即可诱导有害输出
Abstract前沿大模型无需微调即可通过提示词学会字母置换密码，进而绕过分类器与对齐，作者呼吁关注能力提升带来的安全风险。
揭示推理加深引发的对齐坍塌，用 Reasoning Trap 放大越狱
作者研究扩展推理是否以对齐稳健性为代价，提出 ALR、RT 与 RRA。。
提出 ARENA 音频红队框架，自动构造文本安全且音频接地的越狱输入
提出 SpeechJBB，评测语码转换语音下音频语言模型的越狱稳健性
SpeechJBB 用合成语音测量 LALM 在五语、语码转换和局部伪词混淆下的安全对齐，并另设口语理解对照。
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
提出声学干扰攻击 AIA，用良性音频潜语义越狱音频语言模型
提出复合越狱，叠对比结构、权威人设与自评饱和指令层级
提出 SWhisper，用近超声波向语音驱动 LLM 隐蔽注入越狱提示
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。
提出推理时防御 SafeThink，监视思维链并在低于阈值时注入转向前缀
提出音频叙事越狱，以嗓音投递风格绕过端到端语音模型拒答