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 Safety-Aware Pruning，缓解视觉 token 剪枝放大的多模态越狱
这篇工作评估视觉 token 剪枝如何改变 VLM 在多模态越狱下的行为，并给出推理时防御 SAP。
提出审计感知遗忘框架 AVCE，从文本与视觉通路擦除扩散模型概念
AVCE 是面向扩散模型的概念擦除方法，要让擦除经得起绕过文本条件的潜空间审计，而不只是挡住对抗提示词。
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 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 RAPID，离线把抗蒸馏扰动写入文生图解码器
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 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
提出嵌入推断攻击 EIA，在黑盒 IR 中识别所用嵌入模型
EIA 是在黑盒 IR 上识别所用嵌入模型的攻击。。
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
提出纯视觉越狱攻击 VJA，把有害编辑指令编码进图像
提出 MM-Plan 多模态越狱框架，自动规划多轮图像编辑以越狱视觉独占目标
MM-Plan 是面向 Visual Exclusivity 的 black-box 多模态红队方法，并配有人工基准 VE-Safety。
提出 Text-DJ，用拆分文本图网格越狱视觉语言模型