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。
评测文生图模型的有害内容生成能力与审核检测缺口
提出 Persona Guardrail，强制客服智能体守住功能边界
Persona Guardrail 是客服向智能体的同步运行时防御：先写明功能边界，再决定放行或拦截，而不是只检测某一攻击类。
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。
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。
评测 System One 模型对 Agent 安全输入的分类可靠性与校准
Liu 离线评测 System One 模型能否为智能体安全输入给出可自动化的概率决策。问题是分类是否可靠，以及概率能否在指定漏检和误拦上限内支持放行、拦截或复核。
提出 RLCDAlignBench，零样本检测多种对齐失败
RLCDAlignBench 测量用强化学习做校准决策的 Jev，能否当作对齐失败的零样本检测器。
用 CASCADE 在统一威胁模型下筛选跨阶段越狱防御组合
提出 PIDS-Bench，评测提示注入检测器在过度防御与分布偏移下的表现
PIDS-Bench 是一个冻结的检测器级基准，用来在固定阈值下同时看提示注入检测和良性误报。
提出 CS-Guard 基准，评测代码生成护栏对虚构场景攻击的防御
摘要论文提出了代码安全护栏基准 CS-Guard，评估发现现有护栏对虚构场景攻击和代码级恶意请求防御较弱。
提出红蓝对抗评测平台 ACEA，分开计量攻击强度与防御效果
ACEA 是让可插拔红队和蓝队共享一个目标 LLM 的对打场地，把攻击强度和防御效果分开记分。作者要补三处空缺：双方只能对着固定对手分开练。LLM judge 分不清真实泄露和幻觉，拦截后又看不到攻击有多强。
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 SinoGlyphBench，用配对字形混淆诊断中文审核稳定性
SinoGlyphBench是一个配对诊断基准，用来看内容审核在可还原的中文字形混淆下是否还保持原决定。
构建 COUNTER-GEO-BENCH，评测生成式搜索中的 GEO 虚假信息防御
摘要论文构建了针对 GEO 虚假信息的首个防御基准，揭示通用护栏的失效与反作用，并提出了有效的轻量对比检测基线。
提出 Mind2Web-Injection 评测网页 Agent 视觉注入护栏
Mind2Web-Injection 用来检查网页截图护栏的判决是否对齐到该用的画面证据。。
提出 SEAV，逐步核验越狱回复的事实与操作有效性
SEAV 是一层生成后的越狱评测：回复要相关、事实正确、顺序合规，并且在操作上足以推进有害意图，才算成功。。
形式化跨不可关联身份的分解攻击并评测状态化防御边界
提出 GEOFlagBench 与 IPT，检测并测量生成式引擎优化网页
GEO-Flag 把页面级 GEO 检测做成可评测任务，并在发布的检索结果上估计被判为 GEO 的页面占比。
提出 CompoSkill，将逐个通过扫描的技能编排为攻击链
摘要论文分析了智能体技能组合风险，指出单包安全认证状态不具备可组合性，需转向路径级防护。
建立越狱原语分类与双重危害基准，评测模型抵御常见越狱的能力
本研究针对前沿 AI 大模型在 CBRNE 与网络高危滥用领域的安全防护，提出了 FAR.AI 最低安全标准（Minimal Standard v1.0）及配套评测基准，系统量化了当前主流模型的防护鲁棒性。