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 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 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 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 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 Formal Logic 等数学编码越狱，绕过自然语言安全过滤
作者在 black-box、只提交纯文本的设定下，比较六种数学编码能否让仍开着安全措施的模型产出有害内容。
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 S2C 越狱，用情境改写、切分和线索伪装推迟有害意图整合
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 TFM，用起止帧与隐式替换越狱文生视频模型
TFM 是面向文生视频的严格黑盒提示越狱，利用模型对未写明中间过程的时间补全。
提出 Blindfold，用动作级操纵越狱具身 LLM
Blindfold 是面向具身 LLM 规划模块的 no-box 攻击，把恶意意图改写成看似良性的动作序列。
提出 CC-BOS，在八维策略空间用果蝇搜索优化文言文越狱提示