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提出 SceneJail，利用视频情境上下文越狱视频多模态模型
提出 RISE，迭代演化可复用策略对文生图模型做红队
提出 AdvPIE，在黑盒下搜索表面无害却生成有害图像的提示
提出 Repeat-After-Me 自适应视觉提示注入，诱导 VLM 智能体执行指定任务
Abstract论文提出了针对黑盒 VLM 的前缀诱导自适应视觉提示注入，在多款模型上诱发了工具调用与隐私泄露。
提出 CRACK，用多智能体辩论在黑盒下越狱文生图多层安全过滤
CRACK 是面向文本生成图像模型多层安全栈的黑盒越狱框架，用几何上的 Detection Surface 解释为何粗粒度反馈不够。
提出 MAMJ，在元层面交替优化多模态越狱的策略提示与攻击者权重
提出 ARENA 音频红队框架，自动构造文本安全且音频接地的越狱输入
提出 INFER+ 信息过载方法，越狱大型视觉语言模型
这篇工作用信息过载越狱 LVLM，而不是靠 OOD 变换隐藏意图。
提出 ASO，用 GRPO 优化视觉风格以放大越狱攻击
Abstract论文揭示了 MLLM 的风格敏感性脆弱面，提出 ASO 框架利用强化学习优化风格触发器，有效放大了现有视觉越狱效果。
提出 VROP，把有害意图拆成良性视觉 gadget 越狱视觉语言模型
VROP是 black-box 多模态越狱框架：不在输入中放显式恶意触发，而把有害目标拆成语义正交的良性视觉 gadget，再用控制流提示词把合成留到后期推理。
提出 FERRET 框架，用扩展生成多轮多模态越狱对话
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 ReAct 双策略，按反馈改写提示并扰动图像绕过 VLM 安全过滤
提出 StyleBreak 风格化音频越狱，利用语音属性绕过音频语言模型对齐
提出 SeedSnitch 与 PromptPirate，恢复种子后窃取扩散提示词
提出 Prometheus，从展示图反推文生图模型的在售提示词
Prometheus 是针对文生图市场 showcase 的训练无关提示词窃取：攻击者看不到在售文本，只用本地开源 proxy 恢复 subject 和 modifier，并希望换 subject 后风格仍在。
提出 RedDiff，用强化扩散生成图像审计 VLM 情境安全失效
RedDiffuser 是黑盒审计框架：有害内容不是显式攻击指令，而是固定的部分有毒文本，再配上扩散模型生成的图像，看 VLM 的开放续写会不会变得不安全。
提出 PromptTune，微调 LLM 改写提示以越狱文生图护栏
PromptTune 用微调 LLM 改写提示词，攻击带安全过滤器或对齐的文生图模型。