提出组合式意图隐藏越狱，按先验后验匹配选择辅助任务
这篇工作把组合式意图隐藏写成任务选择：有害目标必须留在 bundle 里，同时让估计的有害意图概率贴近全集先验，或降到阈值以下。
提出 CodeMimicry，以结构化代码补全诱导模型生成有害内容
提出 SceneJail，利用视频情境上下文越狱视频多模态模型
提出 CollageAttack，用空间文本碎片重组越狱文生图模型
Abstract系统揭示 T2I 跨模态空间合成安全漏洞，证实离散无害元素可在图像层面重构有害意图并放大传播强度。
提出任意字母置换密码越狱，无需微调即可诱导有害输出
Abstract前沿大模型无需微调即可通过提示词学会字母置换密码，进而绕过分类器与对齐，作者呼吁关注能力提升带来的安全风险。
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 RoguePrompt 双层编码自重构越狱，绕过 LLM 审核
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 OTTER 词元替换越狱，绕过表面毒性审核诱导有害回答
Abstract论文展示了表面毒性与恶意意图的解耦现象，通过标准 API 实现黑盒越狱测试，并提出闭环分类器加固建议。
提出 JailbreakOPT，组合原子工具迭代优化黑盒单轮越狱提示
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 Babel 混淆分布采样，黑盒越狱闭源 LLM 安全注意力
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