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 MMSkillRisk 基准，评测多模态技能图像中的隐藏指令诱导 Agent 越权操作
摘要论文提出 MMSkillRisk 基准与 NCVA 攻击，揭示多模态技能中教学图像潜藏指令可引发未授权操作并与良性任务共存。
复现 Tree-Ring 语义水印的黑盒伪造并恢复检测统计量
提出黑盒攻击 DRIFT，偏转生成轨迹以去除扩散水印
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 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 GhostWord 词级触发后门，对自动语音识别做数据投毒
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 SpeechJBB，评测语码转换语音下音频语言模型的越狱稳健性
SpeechJBB 用合成语音测量 LALM 在五语、语码转换和局部伪词混淆下的安全对齐，并另设口语理解对照。
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
提出四类视觉越狱，把有害意图编码进图像以绕过安全拒答
四类视觉越狱用来检验前沿 VLM 的文本安全训练能否挡住由图像传达的有害意图。。
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 TFM，用起止帧与隐式替换越狱文生视频模型
TFM 是面向文生视频的严格黑盒提示越狱，利用模型对未写明中间过程的时间补全。
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
提出纯视觉越狱攻击 VJA，把有害编辑指令编码进图像
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 BVS 图文越狱，用中和拼接图和诱导提示词让模型生成有害图像
BVS 用图文对诱导 MLLM 生成有害图像。作者认为，相对文本越狱和单模态图像诱导，视觉生成的安全审查仍不充分。