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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。
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 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。
提出 TriageFuzz，用替代模型定位敏感片段做查询高效越狱
提出 TAO-Attack，用两阶段损失与 DPTO 优化越狱后缀
提出 ShallowJail，在推理时用转向向量改写隐藏状态实现越狱
比较 GCG 对抗 token 作为前缀与后缀的越狱效果
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。
提出四种阶段转换攻击，绕过推理模型的安全推理护栏
提出 Latent Fusion Jailbreak，插值有害与无害隐藏状态实施白盒越狱
提出提取对齐 LLM 内嵌安全分类器并攻击其代理的越狱方法
作者提出一种白盒越狱做法：抽出对齐 LLM 内部 safety classifier 的近似，再攻击该近似并迁回原模型。