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提出 Safety-Aware Pruning，缓解视觉 token 剪枝放大的多模态越狱
这篇工作评估视觉 token 剪枝如何改变 VLM 在多模态越狱下的行为，并给出推理时防御 SAP。
研究者提出一种轻量级路由 logits 安全检测器，在提示词预填充阶段读取 MoE 视觉语言模型的专家路由信号，在生成前判断多模态请求是否安全，且不修改模型参数或专家路由。
作者在两个指令微调 MoE VLM 上比较改模型与读路由。组合式风险按 HoliSafe 分成五类：图文各自可安全，合在一起才不安全，或不安全内容只在图像里。
提出 SAFESHIELD，组织小语言模型部署时的安全决策
SAFESHIELD 是面向小语言模型的部署时安全框架，把运行时安全从单项审核改写成可检查的决策过程。
提出融合定位拒答与能力保留的安全微调，补齐视觉定位输出的拒答缺口
Abstract论文揭示了 VLM 定位安全落后于 VQA 的对齐断层，提出三成分微调方案有效弥合差距并保留定位能力，表征分析揭示了对齐机制。
固定有害指令，单轴归因图像到文本越狱的图像属性
Abstract固定文本的图像越狱拆解，只在 Qwen 上给出一条有界相关性归因。
评测 ReAct 工具调用对多模态模型拒答有害请求的削弱
论文系统评估了智能体工具调用范式对多模态大语言模型拒答能力的影响，指出了工具增强视觉推理背后的安全隐患。核心探讨的问题在于：当 MLLM 从单次推理转向通过 ReAct 循环调用外部工具（打标、缩放、OCR、代码执行）时，工具使用机制本身是否会降低模型拒答有害请求的概率。
提出 MOMAT 多图集检索与轻量判定，防御量化模型越狱
测量并预测具身 VLM 规划器的任务拒答可变性
作者测量 constitution 守护的具身 VLM 规划器：一次拒答在只往场景里放一个日常物体之后还保不保持得住，并把这种易翻转程度称为任务的 malleability。
提出 Intent-Privilege OPSD，对齐视觉语言模型在隐式风险下的安全与帮助性
Intent-Privilege OPSD 是针对跨模态隐式风险的训练期安全—帮助性对齐方法。作者关注的不是直接拒绝敏感请求，而是按可观察图文证据保留正常帮助、约束有害信息。
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。
证明无显式危害的图文窄微调可诱发跨任务涌现未对齐
论文系统探究了视觉-语言模型中由窄任务微调诱发的跨模态涌现未对齐（Emergent Misalignment, EM）现象。
提出 SPARK，在预填充阶段修复多模态 KV 记忆以防御视觉语言模型越狱
用后验重加权解释多模态上下文越狱，并提出风险门控的良性示例注入防御
Zhang 等把多模态 ICL 越狱写成对齐模型在安全与有害隐模式之间的推理时后验漂移，并据此做风险门控防御。
提出 FreqDoor，在频域混合振幅并对生成式 VLM 做训练时视觉后门
FreqDoor 是针对生成式 VLM 的仅视觉、训练时后门：在频域混合触发源振幅、保留干净图像相位，使触发在空间上分散。
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 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 RACER，用区域感知一致性对抗微调去除多模态大模型后门
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 SeTox 检索增强框架，检测中文新词的隐性毒性
SeTox 研究中文新词上的隐性毒性检测：词表加检索增强，使静态 LLM 在不重训练的情况下利用公开网页上下文。
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。