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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 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 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。
用 StegoMemory 测试智能体持久记忆作为跨会话隐写信道的可行性
摘要研究揭示智能体持久记忆可作为隐蔽信道跨会话传输机密，写入持久化是主要防御瓶颈，呼吁建立记忆完整性防御。
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 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 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 LLMLeak，把机密编进报错 URL，借聊天机器人网页抓取外传
LLMLeak 研究一种隐蔽外传：本地恶意软件已拿到机密，却因为网络限制或监控不能直接连接攻击者，于是把秘密放进看起来像排障文档的 URL，让良性聊天机器人的网页抓取工具在访问时把秘密带出去。
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
提出广度优先后缀搜索 BOSS，改进 GCG 越狱优化
BOSS 是插在 GCG 类离散 suffix 优化上的搜索框架：局部梯度更新不变，变的是固定预算花在深度还是广度。
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。。
用词级归因指导同义词替换，翻转提示注入检测并验证越狱
摘要作者称检测靠分散的词法线索。
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。
提出 CodeMimicry，以结构化代码补全诱导模型生成有害内容
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。