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 STCA，对驾驶视频 VLM 构造可迁移的时空对抗扰动
提出监控深伪基准 CCDF，在统一编码后评测检测器对伪造犯罪事故录像的识别
摘要提出消除格式捷径的监控深度伪造基准 CCDF，揭示现有检测器难以识别商用生成视频。
评测文本守卫与激活探针能否拦住机器人隐含伤害指令
提出 CorrectGuard，在不可查看输入上估计黑盒护栏决策对错
CorrectGuard 面向不能人工检查生产输入、也没有生产标签的黑盒安全护栏，用外部模型估计单条决策是否正确，并据此排序和弃权。离线基准会随数据和攻击变化，未必代表生产分布。隐私约束还可能禁止模型查看原文或可反演的稠密嵌入。
提出收缩约束 SSM 安全头，认证嵌入扰动并检测越狱
给 SSM 安全头一个收缩条件，并在越狱检测上使用收缩正则的 S4 头。。
揭示类型化决策模型按选项标签而非定义规则作答
摘要揭示类型化决策模型被标签误导的机理，证实源于提示词渲染并给出实操建议。
提出 MOMAT 多图集检索与轻量判定，防御量化模型越狱
提出推理时 Unicode 归一化的检测器，识别遭字符级扰动的 AI 生成文本
DeBERTa-ConPara 是一个面向部署的 AI 文本检测器：DeBERTa-v3-large 在多数据集原始文本上训练，推理前做确定性 Unicode 归一化，用一个固定阈值面对没有目标域标签的场景。
提出 SceneJail，利用视频情境上下文越狱视频多模态模型
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。
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。
提出 RISE，迭代演化可复用策略对文生图模型做红队
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。
组织 ArGuard 共享任务评测阿拉伯语表情包与提示词有害检测
用词级归因指导同义词替换，翻转提示注入检测并验证越狱
摘要作者称检测靠分散的词法线索。
用 CASCADE 在统一威胁模型下筛选跨阶段越狱防御组合
提出 HE-Guardrail，在密文推理中评估越狱护栏并门控回复
把越狱护栏装进同态加密 LLM 推理：服务器不解密，也能按安全决策决定客户端看到目标回复还是拒绝回复。
提出 plan injection 攻击，植入良性伪装计划以绕过思维链监视器
摘要论文指出模型会将外部上下文中的伪装计划改写为自身推理，使思维链监视器失效甚至反向合理化恶意行为。