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。
固定有害指令，单轴归因图像到文本越狱的图像属性
摘要固定文本的图像越狱拆解，只在 Qwen 上给出一条有界相关性归因。
提出 SceneJail，利用视频情境上下文越狱视频多模态模型
提出 Intent-Privilege OPSD，蒸馏证据化意图以对齐视觉语言模型的安全与有用
Intent-Privilege OPSD 针对视觉语言模型的跨模态隐式风险，把安全与有用性放进同一个训练目标，并要求部署时不再看意图。图像和文本可以各自无害、合在一起才有风险。
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。
构建 TriggerBench 并训练 ThinkingGuard，检测图文隐式风险
这篇工作研究多模态隐式风险检测：图文各自良性，风险只在关键元素与触发元素交互时出现。
提出 RISE，迭代演化可复用策略对文生图模型做红队
提出 TempQ-Jail，以查询受限候选排序越狱文生视频模型
待补读全文。
提出 AEGIS，用中层内部信号选择性激活后层适配器拦截音频越狱
提出 PALS，用潜空间平滑防御全双工语音对话的对抗扰动
提出 SPARK，在预填充阶段修复多模态 KV 记忆以防御视觉语言模型越狱
用后验重加权解释多模态上下文越狱，并提出风险门控的良性示例注入防御
Zhang 等把多模态 ICL 越狱写成对齐模型在安全与有害隐模式之间的推理时后验漂移，并据此做风险门控防御。
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 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 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 HACA，将图文越狱拆为原子策略并自动组合以诱导有害输出