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提出 imMRAG 攻击，从多模态 RAG 私有图像库提取内容
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。
Propose MLingualFC, evaluating vision-language model jailbreak vulnerabilities with multilingual flowchart images
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 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。
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
Propose MAPA multi-turn adaptive prompt attack, alternating text and visual actions to jailbreak vision-language models
提出纯视觉越狱攻击 VJA，把有害编辑指令编码进图像
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 VenomRec 跨模态交互投毒，定向推广多模态推荐物品