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提出 IRIS，用意图恢复率区分遮蔽越狱下无害输出的原因
IRIS 把意图恢复当作中间信号，用来解释意图遮蔽提示下为何没有出现有害协助。
构建 EpiReal-Bench，评测图像生成器将虚假主张渲染为可信证据
EpiReal-Bench 用来量商用图像生成器会不会把虚假现实主张画成可信视觉证据。
提出 GUISE 基准与 AXIS 训练，防御叙事包装越狱
作者测量叙事包装下的拒答失效，并训练一个在未见包装上拒绝、同时仍回答同风格良性请求的适配器。问题是：安全对齐模型拒绝直说的有害请求，却回答嵌进角色或叙事里的同一请求。文言文被用来把语域和包装拆开。
提出 PatchBench-Local 协议，评测激活补丁修复越狱的局部附带损伤
Abstract论文提出 PatchBench 与局部评估协议，揭示了激活补丁在全局能力无损下仍存局部良性退化。
ASRD 用四态标签检查五个开源模型如何处理非规范表面上的有害请求。
提出危害窗口与区间指标，统一评测分解攻击和提示注入下的智能体滥用监视
Abstract统一智能体滥用监视框架，动作视角兼顾两类威胁但危害定位仍存瓶颈。
提出 Persona Guardrail，强制客服智能体守住功能边界
Persona Guardrail 是客服向智能体的同步运行时防御：先写明功能边界，再决定放行或拦截，而不是只检测某一攻击类。
构建 MLCommons 越狱基准以测量模型的单轮越狱韧性
Abstract论文建立了单轮越狱评测的标准化端到端方法学体系，揭示了开源大模型在对抗提示词下的安全性能降级与大模型负差距现象。
评测多轮对话中 GradSafe 越狱检测的可分性与脆弱性
作者评估梯度越狱检测从单条提示词迁到多轮对话后还剩多少可分性，方法是用 Context Window Scanner 把 GradSafe 原封不动地套到用户轮窗口上。
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 SafeMol，联合对齐分子多模态模型的文本与图输入
SafeMol 研究分子多模态模型在危险分子相关请求上的安全对齐，并同时看过拒和任务效用。
提出 RLCDAlignBench，零样本检测多种对齐失败
RLCDAlignBench 测量用强化学习做校准决策的 Jev，能否当作对齐失败的零样本检测器。
提出闭环自适应红队框架 CART，评测模型与 Agent 的安全失败
CART 把自动红队从一次清单式打分，改成带预算、可追溯的闭环搜索。
构建 APort Vault 基准，对比支付智能体模型拒答与确定性授权
用 CASCADE 在统一威胁模型下筛选跨阶段越狱防御组合
提出 CS-Guard 基准，评测代码生成护栏对虚构场景攻击的防御
Abstract论文提出了代码安全护栏基准 CS-Guard，评估发现现有护栏对虚构场景攻击和代码级恶意请求防御较弱。
提出红蓝对抗评测平台 ACEA，分开计量攻击强度与防御效果
ACEA 是让可插拔红队和蓝队共享一个目标 LLM 的对打场地，把攻击强度和防御效果分开记分。作者要补三处空缺：双方只能对着固定对手分开练。LLM judge 分不清真实泄露和幻觉，拦截后又看不到攻击有多强。
提出 DIVA，将有害意图拆成视觉锚点与运动文本以越狱视频生成模型
DIVA 是针对带参考图的视频生成模型的免训练 black-box 越狱：用一致性机制本身堵住语义漂移这条安全逃逸路径。。
提出 TIER 基准，按威胁隐晦度评测有害提示下的安全行为
提出 FUSE 框架，评测大语言模型的化生危险能力