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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 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 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 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 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 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 MLingualFC，用多语言流程图图像评测视觉语言模型越狱漏洞
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 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 GPO-V，用全局概率优化的视觉扰动越狱扩散视觉语言模型
GPO-V 把越狱从“开头必须顺从”改成“整段去噪概率朝肯定方向走”。。
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 SWhisper，用近超声波向语音驱动 LLM 隐蔽注入越狱提示
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 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 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
提出纯视觉越狱攻击 VJA，把有害编辑指令编码进图像
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。