提出 CRIME 框架，组合良性 Agent 技能诱发恶意行为
CRIME 把公共技能库中各自通过审查的技能配成两两组合，看联合执行能否实现指定恶意任务。。
提出 Red-TTT，在攻击过程中更新攻击者实现自动化越狱
提出组合式意图隐藏越狱，按先验后验匹配选择辅助任务
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 CodeMimicry，以结构化代码补全诱导模型生成有害内容
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。
提出 FinRT，将消费金融自适应红队轨迹蒸馏为可复用对抗提示生成器
FinRT 是面向消费金融的红队框架：先发现政策失效，再训练一个按政策、领域与目标行为出提示的生成器。
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
消融比较方言越狱中表层形式、文化框架与策略库的作用
提出 SAST-IR，用有状态攻击者迭代说服无记忆模型接受反事实
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。
检验结构越狱 IICL 能否跨厂商泛化并与语言约束叠加
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 AdvPIE，在黑盒下搜索表面无害却生成有害图像的提示
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 RedEvoAgent，演化攻击技能对黑盒智能体做自动红队
RedEvoAgent 是面向产品级 black-box 智能体的自动红队方法，用一份可演化、人类可读的攻击技能编排多个越狱工具。。
提出 MAMJ，在元层面交替优化多模态越狱的策略提示与攻击者权重
提出 JailbreakSkill，用可演化技能自动搜索并复用越狱提示
提出 ARENA 音频红队框架，自动构造文本安全且音频接地的越狱输入