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 DSR 跨模态越狱，用无害图文诱导 MLLM 生成有害图像
DSR 是一种 black-box 跨模态越狱：输入侧不放显式有害内容，而让商业 MLLM 在推理中把无害图文重组成有害图像。
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。
提出多图越狱框架 DMN，把有害意图拆进图像序列绕过安全护栏
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”。。
提出删字变体越狱方法，利用重构与隐藏权衡绕过多模态模型安全过滤
提出 SWhisper，用近超声波向语音驱动 LLM 隐蔽注入越狱提示
提出 StructAttack，用结构图把无害语义槽诱导视觉模型拼成恶意内容
StructAttack 是针对 LVLM 的黑盒、单次查询越狱：把有害指令拆成单独看似无害的槽，画进结构图，再让模型把槽拼回有害内容。。
提出 MIDAS ，把有害语义拆进多张视觉谜题并跨图重构以越狱多模态模型
提出 COMET 跨模态纠缠攻击，越狱视觉语言模型
COMET 是面向具备多模态推理的 VLM 的黑盒越狱，用来红队测试跨模态安全对齐。作者要处理的缺口是：把恶意线索分到图文的固定组合，测不到多步推理里才出现的漏洞。攻击不访问梯度，只构造图文输入。
提出 Text-DJ，用拆分文本图网格越狱视觉语言模型
提出 GAMBIT 游戏化越狱框架，用拼图与竞赛场景攻击多模态模型
提出双重隐写越狱 Odysseus，用图像隐写绕过多模态系统安全过滤器
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 MULTI-AUDIOJAIL，以多语多口音和声学扰动越狱音频模型
摘要黑盒多语多口音音频加声学扰动可抬高 LALM 的 JSR，文本示范防御并非在每个模型上都下降。