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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 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 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 StructAttack，用结构图把无害语义槽诱导视觉模型拼成恶意内容
StructAttack 是针对 LVLM 的黑盒、单次查询越狱：把有害指令拆成单独看似无害的槽，画进结构图，再让模型把槽拼回有害内容。。
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 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。
提出 Text-DJ，用拆分文本图网格越狱视觉语言模型
提出 BVS 图文越狱，用中和拼接图和诱导提示词让模型生成有害图像
BVS 用图文对诱导 MLLM 生成有害图像。作者认为，相对文本越狱和单模态图像诱导，视觉生成的安全审查仍不充分。
提出 GAMBIT 游戏化越狱框架，用拼图与竞赛场景攻击多模态模型
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
提出 MFA 框架，协同突破视觉语言模型的对齐、提示与审核层
Abstract作者称多层防御的 VLM 仍存在跨模型漏洞，MFA 整合三项技术实现了端到端越狱。