评估应用决策层的输入注入与隐私推断风险
Jev 是 TypeSafe 的 System One 模型，把应用 state 和固定问题变成 Choice、Noul 或 Score 的类型化决策与概率。作者用官方 API 和可改训练的 NanoJev，考察它作为决策层时的操纵、泄露与双重用途。
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
提出能力洗钱攻击，拆分任务向对齐模型套取能力
摘要作者提出了能力洗钱攻击，发现未对齐编排器分解咨询对齐模型可恢复能力差距，指出需建立跨会话防御。
检验结构越狱 IICL 能否跨厂商泛化并与语言约束叠加
提出多轮越狱框架 BLUEPRINT，用世界观模拟与心理因素诱导有害输出
BLUEPRINT 是一个将因子化社会影响力策略空间与跨轮世界观模拟解耦的多轮大语言模型安全评测框架。
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 SMT 框架，用模拟审核轨迹越狱函数调用 LLM
提出 Persona Attack，分步写入对话记忆指令以越狱
提出多轮意图欺骗越狱 iDecep，用良性意图伪装引出有害内容
iDecep 是一种黑盒多轮越狱：用表面良性的意图维持与恶意目标贴近的对话，并单独计入 safe completion 替代内容中的有害信息。。
提出 STAR 多轮角色扮演框架，利用对话状态演化绕过安全对齐
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 JustAsk，用在线技能选择提取模型系统提示词
提出 ICON 多轮越狱，用意图-上下文先验生成攻击序列
提出 iMIST，用工具伪装和 PPO 迭代越狱大语言模型
iMIST是黑盒越狱方法：把恶意查询伪装成合法工具调用，再用在线强化学习把响应的有害性分数往上推。
提出知识驱动多轮越狱 Mastermind，用策略知识闭环攻击对齐模型
提出多轮多模态越狱，并用 FragGuard 拦截有害响应
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。
提出多轮越狱框架 MEEA，用曝光递进提示与模拟退火绕过对齐
提出图像排版操纵与多轮提示越狱，绕过交通场景视觉语言模型安全对齐