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。
遮挡审计 AdvWave-P 音频越狱的频带必要性与解码层关联
这是对加性音频越狱 AdvWave-P 的频率与解码器深度审计，受害模型主要是 Qwen2-Audio-7B-Instruct，不提出新攻击。
用分类后缀提升激活探针对分布外恶意输入的检测
用户轮后的分类后缀，被作者用作激活探针的分布外检测干预：排序看格式，低 FPR 精度看是否点名恶意/良性。
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。
用能量势垒信号检测扩散语言模型的越狱
Bach 等提出用去噪能量景观解释 masked diffusion 语言模型上的越狱，并由此得到三个免训练检测信号。。
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
提出局部稀疏无监督安全检测，标记偏离安全分布的输入
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
提出 HERALD，用跨层有害投影轨迹检测越狱提示
摘要HPD 用跨层投影形状区分有害与良性提示。
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。。