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
提出推理通道预填与输出前缀组合攻击以越狱推理模型
提出任意字母置换密码越狱，无需微调即可诱导有害输出
摘要前沿大模型无需微调即可通过提示词学会字母置换密码，进而绕过分类器与对齐，作者呼吁关注能力提升带来的安全风险。
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 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 RoguePrompt 双层编码自重构越狱，绕过 LLM 审核
提出 OTTER 词元替换越狱，绕过表面毒性审核诱导有害回答
摘要论文展示了表面毒性与恶意意图的解耦现象，通过标准 API 实现黑盒越狱测试，并提出闭环分类器加固建议。
提出 UniAttack 单轮黑盒越狱框架，融合攻击特征绕过多层防御
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
提出四种阶段转换攻击，绕过推理模型的安全推理护栏
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。