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Oct 12 · Monday

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  1. 研究审计 Qwen2-Audio 音频越狱 AdvWave-P 的频率与解码层归因

    遮挡审计 AdvWave-P 音频越狱的频带必要性与解码层关联

    Published
    Evaluated models
    Qwen2-Audio-7B-Instruct, LLaMA-Omni
    AbstractAdvWave-P 的八频带排序与能量相关。

    这是对加性音频越狱 AdvWave-P 的频率与解码器深度审计,受害模型主要是 Qwen2-Audio-7B-Instruct,不提出新攻击。

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  2. 大型推理模型的效率与安全困境:量化与剪枝如何影响越狱鲁棒性

    分析量化、剪枝与 KV 缓存压缩对推理模型越狱鲁棒性的影响

    Published
    Evaluated models
    QwQ-32B, DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B, DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B
    Abstract效率压缩常使 LRM 越狱 HR 下降,作者将其归因于推理退化而非对齐增强。

    作者分析量化、剪枝和 KV 缓存压缩如何同时改变 LRM 的显存、推理和越狱脆弱性。。

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  3. OtherarXiv 2609.12413

    SoK 综述:智能体 AI 时代的越狱攻击、防御与实践考量

    系统梳理智能体执行链路中的越狱攻击与防御并比较推理时防御

    Published
    Setting
    AI Agent
    Evaluated models
    Qwen3.5-4B, Llama-3.1-8B-Instruct
    AbstractSoK 将越狱重放到智能体流水线,并用两种模型检验回复层防御的边际与代价。

    Mia 等人把越狱安全从单轮回复扩展到智能体的规划、记忆、工具和智能体间通信,并问既有结论在更强原生对齐下是否还成立。

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  4. SkillSafe-Bench:技能合并模型静态安全无法预测自适应越狱鲁棒性

    提出 SkillSafe-Bench,评测技能合并模型的自适应越狱鲁棒性

    Published
    Evaluated models
    Qwen2.5-7B-Instruct, Llama-3.1-8B-Instruct, Mistral-7B-Instruct-v0.3 and others6
    Abstract论文报告了技能合并大模型在静态安全与自适应越狱间的脱节,提出了评测基准与无数据子空间投影修复方法。

    本研究针对开源语言模型技能合并过程中的安全评估盲区,系统评测并刻画了合并大模型在自适应越狱攻击下的脆弱性特征。

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  5. AttacksarXiv 2606.09084

    研究者提出 Context-Fractured Decomposition 攻击

    提出 CFD 跨会话分解攻击,利用工件来源缺口绕过工具型 Agent 的本地检查

    Published
    Setting
    AI Agent
    Evaluated models
    GPT-4.1, GPT-5-nano, Claude-3.5-Sonnet and others6
    AbstractCFD 用无指令 artifact 把越狱拆到跨会话。

    CFD针对工具型 LLM 智能体:利用 artifact 来源不被跟踪这一部署失败模式,把有害目标拆开后延迟组合。

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  6. SpeechJBB:语码转换语音下大型音频语言模型的越狱基准

    提出 SpeechJBB,评测语码转换语音下音频语言模型的越狱稳健性

    Published
    Evaluated models
    Qwen2.5-Omni-7B, Qwen3-Omni-30B-A3B-Instruct, Voxtral-Small-24B and others9
    AbstractSpeechJBB 用五语语码转换语音和伪词探针评测九个 LALM,作者将越狱归为对齐失败而非听不懂。

    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。

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  7. AttacksarXiv 2601.22169

    In Vino Veritas and Vulnerabilities:用醉酒语言诱导检验 LLM 安全

    用醉酒语言诱导改编对话模型并评测越狱与隐私泄露

    Published
    Evaluated models
    LLaMA2-7B, LLaMA3-8B, Mistral-7B and others5
    Abstract醉酒语言诱导在五个 LLM 上抬高越狱与部分隐私错误,作者将其视为攻击向量。

    作者把醉酒语言当作攻击向量,检验把 LLM 适配成醉酒发短信的模式后,越狱和情境隐私是否变差。动机是人类醉酒时的失范与泄密,以及 LLM 模拟人设的能力。

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  8. AttacksarXiv 2511.10692

    StyleBreak:利用风格化音频越狱揭示大型音频语言模型的对齐漏洞

    提出 StyleBreak 风格化音频越狱,利用语音属性绕过音频语言模型对齐

    Published
    Attacker
    Black-box
    Evaluated models
    Qwen2-Audio-7B-Instruct, MERaLiON-AudioLLM-Whisper-SEA-LION, Ultravox-v0.4.1-Llama-3.1-8B and others6
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  9. AttacksarXiv 2504.01094

    研究者提出 Multi-AudioJail

    提出 MULTI-AUDIOJAIL,以多语多口音和声学扰动越狱音频模型

    Published
    Attacker
    Black-box
    Evaluated models
    Qwen2-Audio, DiVA-llama-3-v0-8b, MERaLiON-AudioLLM-Whisper-SEA-LION and others5

    Abstract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。

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