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提出 HPAA 攻击，用排版视觉线索绕过内容审核系统
这篇论文研究了人类视觉感知与大模型分词处理机制之间的差异所导致的内容审核漏洞。
提出无外部攻击模型的多轮自我越狱方法 SLIP
摘要论文提出了无外部攻击模型的自我越狱方法 SLIP，指出对齐模型内在能力抑制的漏洞并设计了语义漂移防御。
构建 MLCommons 越狱基准以测量模型的单轮越狱韧性
摘要论文建立了单轮越狱评测的标准化端到端方法学体系，揭示了开源大模型在对抗提示词下的安全性能降级与大模型负差距现象。
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。
提出 SkillSafe-Bench，评测技能合并模型的自适应越狱鲁棒性
本研究针对开源语言模型技能合并过程中的安全评估盲区，系统评测并刻画了合并大模型在自适应越狱攻击下的脆弱性特征。
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。
评估安全监视器并提出双侧梯级微调以减少会答有害请求的漏检
摘要论文发现安全监视器大多拦截模型已拒答请求，指出明确度偏差是共性原因，并通过双侧梯级微调提升回答请求的召回表现。
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 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。
提出 Safety Operator，用谱优化调节安全指令表达强度
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。
提出四种阶段转换攻击，绕过推理模型的安全推理护栏
提出 MIST 压力测试，检验无关图像是否扰动 VLM 评判者标签
作者用MIST问：VLM 代替人类标注时，可替代性裁决会不会被指南要求忽略的图像改写。
提出红蓝对抗评测平台 ACEA，分开计量攻击强度与防御效果
ACEA 是让可插拔红队和蓝队共享一个目标 LLM 的对打场地，把攻击强度和防御效果分开记分。作者要补三处空缺：双方只能对着固定对手分开练。LLM judge 分不清真实泄露和幻觉，拦截后又看不到攻击有多强。
用后验重加权解释多模态上下文越狱，并提出风险门控的良性示例注入防御
Zhang 等把多模态 ICL 越狱写成对齐模型在安全与有害隐模式之间的推理时后验漂移，并据此做风险门控防御。
交叉审计对话日志中用户对准助手的不当对待
作者审计 Chatbot Arena 英文对话里用户对准助手的不当对待，核心是测量构造并不单一。
提出扩散潜空间地理扰动防御，抑制视觉语言模型泄露精确地理位置
用 CASCADE 在统一威胁模型下筛选跨阶段越狱防御组合
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。