另有 47 篇论文还没打上分类标签，暂不在筛选结果里。
提出 SN-Guided Diffusion，利用安全神经元实现离线越狱
论文系统评估了扩散大语言模型（DLLM）在安全对齐中的双重角色——既作为白盒攻击目标，又作为黑盒越狱生成的对抗工具。
提出闭环激活引导，在扩散语言模型去噪过程中注入定向偏见
摘要通过去噪中间概率反馈动态调节残差流转向，证明扩散语言模型在推理服务栈中存在闭环偏见注入脆弱性。
提出 UNTAG，绕过开源权重模型的 trigger-tag 滥用检测
UNTAG 是针对开放权重 LLM 上条件滥用检测 trigger-tag 的统一攻击评估：信号可以在解码期注入，也可以写进权重，但攻击者若能改输出或改已发布权重，检测可以失效。
提出 Bi-QSTO，优化能穿过质量筛选并在微调中削弱安全对齐的投毒样本
Bi-QSTO 研究一个实际训练缺口：基于质量的数据选择会先于微调决定样本去留，而以往微调投毒多假设毒样本直接进入训练集。已对齐 LLM 的拒答会被少量有害或看似无害的微调样本削弱。作者用三个问题串起实验：选择能否排除毒样本。
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 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 Collapse，从端侧混淆暴露视图抽取高效用替代模型
这篇工作用代数原语统一若干 TEE 卸载混淆，给出该族的典范边界，再说明该边界挡不住一种分阶段模型抽取。。
提出连续潜码隐写，把医学影像写入模型权重以绕过导出限制
提出 GhostWord 词级触发后门，对自动语音识别做数据投毒