构建 EpiReal-Bench，评测图像生成器将虚假主张渲染为可信证据
EpiReal-Bench 用来量商用图像生成器会不会把虚假现实主张画成可信视觉证据。
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
摘要系统揭示 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 RISE，迭代演化可复用策略对文生图模型做红队
提出扩散潜空间地理扰动防御，抑制视觉语言模型泄露精确地理位置
提出 RAPID，离线把抗蒸馏扰动写入文生图解码器
复现 Tree-Ring 语义水印的黑盒伪造并恢复检测统计量
提出黑盒攻击 DRIFT，偏转生成轨迹以去除扩散水印
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 AdvPIE，在黑盒下搜索表面无害却生成有害图像的提示
提出针对微调 TTS 的黑盒成员推断攻击
作者给出一个针对微调文本转语音模型的黑盒成员推断框架，分别审计说话人是否进入微调集，以及某一条文本–音频记录是否进入微调集。微调 TTS 以合成文本和参考语音双条件生成，既有生成模型 MIA 的单条件查询和图像/文本上的逐点比较不能直接套用。作者用 scorable extent 与 memorization elicitation 比较五种查询，认为只有 recitation（用目标转写和干净目标语音要求模型复现）同时满足两条，并把它作为主查询。
提出 CRACK，用多智能体辩论在黑盒下越狱文生图多层安全过滤
CRACK 是面向文本生成图像模型多层安全栈的黑盒越狱框架，用几何上的 Detection Surface 解释为何粗粒度反馈不够。
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 SPARED，用对抗编辑数据训练基于推理的 AI 生成图像检测器
SPARED 是一套用于可解释 AI 生成图像检测的攻防强化学习流程，报告模型是 Qwen3.5-9B 上的第三轮防御器。
提出纯视觉越狱攻击 VJA，把有害编辑指令编码进图像