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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。
提出 LogInject 框架，评测日志分析中的被动提示注入及缓解
Abstract论文评估了 LLM 日志分析中的上下文污染风险，提出分片拼接等攻击与三层防御，指出必须结合架构隔离与人工介入。
构建 MultiTurnPSB，评测四轮医疗越狱与分类器输入防御
MultiTurnPSB 针对患者端医疗大模型在持续交互中的安全风险，构建了包含三种攻击模态的四轮对抗评测基准。
用 ADVERSA 测量多轮对抗下护栏退化与评审可靠性
ADVERSA是一套自动多轮红队测量框架，把护栏行为记成逐轮合规轨迹，并同时测量评审是否一致。要处理的问题是：单轮二元通过或失败既看不到持续对抗下安全属性如何变化，也分不开拒答逐步巩固和分数保持稳定。作者认为真实使用中的对手会改写并持续多轮。
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 Aegis 红队框架，多轮攻击高风险语音 Agent
Aegis uses multi-turn red-teaming evaluation on ALLM voice agents already integrated into business systems. The authors call this the first systematic red-teaming framework in this setting.
提出 MM-Plan 多模态越狱框架，自动规划多轮图像编辑以越狱视觉独占目标
MM-Plan 是面向 Visual Exclusivity 的 black-box 多模态红队方法，并配有人工基准 VE-Safety。
提出多轮多模态越狱，并用 FragGuard 拦截有害响应
提出图像排版操纵与多轮提示越狱，绕过交通场景视觉语言模型安全对齐
提出 MetaBreak，用特殊 token 操纵越狱在线 LLM 服务并绕过审核
Abstract利用特殊 token 注入对抗平台模板包裹与审核，多场景验证了越狱有效性与互补性。