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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 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 FAB 攻击，向声学基础模型植入可由环境声触发的后门
摘要论文提出了针对声学基模的 FAB 后门攻击，在弱威胁模型下实现了任务无关、物理可触发的后门植入。
提出持久视觉记忆注入，使对抗图像经缓存在触发时操控输出
摘要论文提出 P-VMI，证实对抗输入被掩蔽后仍可经 KV 缓存持久控制模型，强调了保留状态的安全风险。
提出回答端后门，让模型自生成触发词以在干净有害请求下绕过拒答
摘要论文提出了多轮对话中回答端自生成触发词绕过安全拒绝的后门攻击，指出输入端防护存在盲区。
提出 PLW，用微调把先前对话敏感触发编码进后续生成图像
摘要PLW 把先前对话线索写成后续图像中的隐水印，检出随触发、模型和间隔变化。
摘要论文证实了拓扑条件后门的可训练性与泛化性，展示了常规评测盲区，并提出差异化拓扑审计作为检测防御方向。
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。
提出只改 SAE 解码器的后门，在冻结语言模型上植入代码插入
只改 SAE 解码器、冻结编码器与语言模型，即可把代码插入行为放进推理时的辅助组件。作者把这视为 SAE 供应链问题：checkpoint 一旦替换某一层激活，就参与后续计算，而不只是解释工具。
提出 JIL 对抗后缀，压低长度预测以抬高请求调度优先级
JIL 是对预测式 LLM 调度的攻击：用对抗后缀压低长度预测，使请求在 SRPT 式队列里更早得到服务。
提出 LiBRA，在潜空间双向优化以规避图像水印双侧检测
摘要LiBRA 用双向潜空间优化规避双侧水印检测，并提高相对反转基线的保真。
这篇工作把组合式意图隐藏写成任务选择：有害目标必须留在 bundle 里，同时让估计的有害意图概率贴近全集先验，或降到阈值以下。
提出 Concept2Scenario，借助内部概念归因发现可迁移的越狱场景
摘要该研究从表征空间因果归因揭示场景削弱拒绝的机制，发现可复用脆弱场景先验，提升多模型黑盒越狱效能与探索速度。
该论文系统研究并量化了通过共享持久工件在具有独立私有内存的 LLM 智能体之间发生自传播的“工件介导传播”攻击风险。
提出最小范数攻击集成，用鲁棒性曲线评测图像分类器
这篇工作把对抗鲁棒评测从单一 ε、固定集成，改成可按查询预算收紧的曲线估计。
利用加密思维块的跨模型重放，诱导弱模型逐字转写专有推理链
摘要论文揭示了客户端加密思维块跨模型互换漏洞，提出了低成本提取方法并给出防御方案。
提出 HACA，将图文越狱拆为原子策略并自动组合以诱导有害输出
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。
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。