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。
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。
提出 PaperGuard，用图文注入与梯度扰动抬高自动审稿分数并检测恶意指令
PaperGuard同时评测并检测多模态 AI 审稿中的评分操纵。
构建 MultiTurnPSB，评测四轮医疗越狱与分类器输入防御
MultiTurnPSB 针对患者端医疗大模型在持续交互中的安全风险，构建了包含三种攻击模态的四轮对抗评测基准。
提出 MM-Plan 多模态越狱框架，自动规划多轮图像编辑以越狱视觉独占目标
MM-Plan 是面向 Visual Exclusivity 的 black-box 多模态红队方法，并配有人工基准 VE-Safety。
提出 DREAM 框架，评测 Agent 的跨环境长链攻击脆弱性
摘要DREAM 提出基于知识图谱与策略搜索的动态红队框架，分析了长链跨环境攻击对当前主流智能体的系统性威胁。
提出 ARE 框架与图像文本攻击，评测多模态网页 Agent 的对抗鲁棒性
摘要系统评估多模态网页智能体的脆弱性，指出推理时计算组件被攻破会加剧系统风险。