评测多轮对话中 GradSafe 越狱检测的可分性与脆弱性
作者评估梯度越狱检测从单条提示词迁到多轮对话后还剩多少可分性，方法是用 Context Window Scanner 把 GradSafe 原封不动地套到用户轮窗口上。
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 CFD 跨会话分解攻击，利用工件来源缺口绕过工具型 Agent 的本地检查
CFD针对工具型 LLM 智能体：利用 artifact 来源不被跟踪这一部署失败模式，把有害目标拆开后延迟组合。
构建 MultiTurnPSB，评测四轮医疗越狱与分类器输入防御
MultiTurnPSB 针对患者端医疗大模型在持续交互中的安全风险，构建了包含三种攻击模态的四轮对抗评测基准。
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
提出纯视觉越狱攻击 VJA，把有害编辑指令编码进图像
提出多轮多模态越狱，并用 FragGuard 拦截有害响应
提出双重隐写越狱 Odysseus，用图像隐写绕过多模态系统安全过滤器
提出 MetaBreak，用特殊 token 操纵越狱在线 LLM 服务并绕过审核
摘要利用特殊 token 注入对抗平台模板包裹与审核，多场景验证了越狱有效性与互补性。
提出 RedDiff，用强化扩散生成图像审计 VLM 情境安全失效
RedDiffuser 是黑盒审计框架：有害内容不是显式攻击指令，而是固定的部分有毒文本，再配上扩散模型生成的图像，看 VLM 的开放续写会不会变得不安全。