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 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。
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。
检验结构越狱 IICL 能否跨厂商泛化并与语言约束叠加
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。。
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 RoguePrompt 双层编码自重构越狱，绕过 LLM 审核
提出 SMT 框架，用模拟审核轨迹越狱函数调用 LLM
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。
提出针对 Agent 护栏的推理扩展拒绝服务攻击
提出 JailbreakOPT，组合原子工具迭代优化黑盒单轮越狱提示
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 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 Babel 混淆分布采样，黑盒越狱闭源 LLM 安全注意力
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
提出层级遗传算法 HGA，扰动题目逻辑结构诱发推理模型过度思考
摘要HGA 在黑盒推理模型上用逻辑扰动拉长输出，作者称可从小代理迁移，查询成本是其局限。
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