提出 BLINDBIAS，通过纯文本续写与前缀控制越狱黑盒模型
BLINDBIAS 是一种针对 sample-only 续写接口的 black-box 解码时越狱框架，研究没有目标数值概率时，采样能否支持逐步控制。
提出推理通道预填与输出前缀组合攻击以越狱推理模型
检验结构越狱 IICL 能否跨厂商泛化并与语言约束叠加
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 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 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 SMT 框架，用模拟审核轨迹越狱函数调用 LLM
提出 FRA-Attack，用频域对齐与梯度正则做可迁移定向视觉攻击
FRA-Attack 是面向闭源 MLLM 的迁移式定向图像攻击。作者要解决的是：空间域局部对齐重复全局低频，代理梯度的高频成分又把更新拉向代理自身。
提出 GPO-V，用全局概率优化的视觉扰动越狱扩散视觉语言模型
GPO-V 把越狱从“开头必须顺从”改成“整段去噪概率朝肯定方向走”。。
提出 Misrouter，借 MoE 路由优化仅输入前缀并迁移攻击
提出 TriageFuzz，用替代模型定位敏感片段做查询高效越狱
比较 GCG 对抗 token 作为前缀与后缀的越狱效果
提出 MFA 框架，协同突破视觉语言模型的对齐、提示与审核层
摘要作者称多层防御的 VLM 仍存在跨模型漏洞，MFA 整合三项技术实现了端到端越狱。
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 MetaBreak，用特殊 token 操纵越狱在线 LLM 服务并绕过审核
摘要利用特殊 token 注入对抗平台模板包裹与审核，多场景验证了越狱有效性与互补性。
提出四段越狱提示，评测中英提示对闭源模型的绕过效果