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提出 CollageAttack，用空间文本碎片重组越狱文生图模型
Abstract系统揭示 T2I 跨模态空间合成安全漏洞，证实离散无害元素可在图像层面重构有害意图并放大传播强度。
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 SinoGlyphBench，用配对字形混淆诊断中文审核稳定性
SinoGlyphBench是一个配对诊断基准，用来看内容审核在可还原的中文字形混淆下是否还保持原决定。
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 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 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 TFM，用起止帧与隐式替换越狱文生视频模型
TFM 是面向文生视频的严格黑盒提示越狱，利用模型对未写明中间过程的时间补全。
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 MacPrompt 跨语言字符重组越狱，绕过文生图模型的过滤与概念移除
提出 PC² 越狱，用身份保持描述与远端多语翻译绕过文生图过滤
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 MULTI-AUDIOJAIL，以多语多口音和声学扰动越狱音频模型
Abstract黑盒多语多口音音频加声学扰动可抬高 LALM 的 JSR，文本示范防御并非在每个模型上都下降。