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提出持久视觉记忆注入，使对抗图像经缓存在触发时操控输出
Abstract论文提出 P-VMI，证实对抗输入被掩蔽后仍可经 KV 缓存持久控制模型，强调了保留状态的安全风险。
提出 MMSkillRisk 基准，评测多模态技能图像中的隐藏指令诱导 Agent 越权操作
Abstract论文提出 MMSkillRisk 基准与 NCVA 攻击，揭示多模态技能中教学图像潜藏指令可引发未授权操作并与良性任务共存。
提出检索器后门攻击操纵智能体搜索，并用 DOU 逃避检测
Abstract论文展示了通过恶意检索器操纵智能体多轮搜索并利用诱饵重塑表征隐蔽后门的可行性与系统风险。
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 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 CodePoisonRAG，对检索增强代码生成的知识库投毒以植入漏洞
AbstractCodePoisonRAG 展示了 RACG 外部知识库的新攻击面，在较低投毒率下可定向诱发指定漏洞并部分抵御防御。
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 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。。
Proposes LAAF, which automatically attacks LPCI vulnerabilities in agent systems in stages
The authors state that LAAF is an automated red-teaming framework built specifically for LPCI in agentic LLMs. The issue to address is that encoded, delayed, and conditionally triggered payloads can persist in memory or RAG and re-enter across sessions, whereas Garak and PyRIT do not use the previous round's breakthrough results to seed the next stage across the six stages.
Propose StructAttack, which uses structural diagrams to induce visual models to assemble malicious content from harmless semantic slots.
StructAttack is a black-box, single-query jailbreak against LVLMs: it decomposes a harmful instruction into separate seemingly harmless slots, draws them into a structural diagram, and then makes the model reassemble the slots into harmful content.
提出 MIDAS ，把有害语义拆进多张视觉谜题并跨图重构以越狱多模态模型
提出 VMI，用扰动图像在多轮对话中潜伏并仅在触发话题输出预定消息
VMI 是面向多轮 LVLM 的定向图像攻击：第三方发布带小扰动的图像，良性用户把它当作普通输入。
提出 Zombie Agent 攻击，经网页间接注入将载荷写入长期记忆并跨会话触发
Zombie Agent 把自进化 LLM 智能体的跨会话记忆当成攻击面：攻击者只发布网页，良性任务读入后，正常记忆更新留下载荷，并在以后无关会话里触发未授权工具行为。
Propose COMET cross-modal entanglement attack to jailbreak vision-language models
COMET is a black-box jailbreak for VLMs with multimodal reasoning, used to red-team cross-modal safety alignment. The gap the authors address is: distributing malicious cues into fixed combinations of image and text cannot detect vulnerabilities that only appear in multi-step reasoning. The attack does not access gradients; it only constructs image and text inputs.
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。
用 OpenRAG-Soc 评测社交网页 RAG 的间接提示注入与检索投毒