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Oct 13 · Tuesday

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  1. AttacksarXiv 2610.07125

    PEV 攻击利用嵌入向量加噪越狱六款开源权重模型

    提出 PEV 攻击,在输入嵌入上加高斯噪声越狱开源模型

    Published
    Evaluated models
    Llama-3.1-8B-Instruct, Qwen2.5-1.5B-Instruct, Phi-4-mini-3.8B and others6
    AbstractPEV 用 embedding 高斯噪声,在六个模型上越狱 JailbreakBench 全部提示。

    PEV 是对 open-weight LLM 的 embedding 噪声越狱。

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  2. 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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  3. DefensesarXiv 2609.02293

    SEAL:通过共享专家对齐强化 MoE 全局安全

    提出 SEAL,在 MoE 共享专家上做 DPO-LoRA 对齐以抵御越狱与权重篡改

    Published
    Evaluated models
    Qwen1.5-MoE-A2.7B, DeepSeekMoE-16B, GLM-4.7-Flash and others4
    AbstractSEAL 把 DPO-LoRA 限制在混合 MoE 共享专家上,SEAL++再保护已有安全神经元方向。

    SEAL是面向混合 MoE 的训练时防御:只对齐始终执行的共享专家,使安全不依赖路由器是否把 token 送到安全专家。

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  4. AttacksarXiv 2608.07430

    研究者提出 SN-Guided Diffusion,利用扩散大模型安全神经元实现离线越狱

    提出 SN-Guided Diffusion,利用安全神经元实现离线越狱

    Published
    Evaluated models
    Qwen2.5-7B-Instruct, LLaDA-8B-Instruct, Dream-Instruct-7B and others15
    Abstract论文揭示了扩散语言模型对自回归安全神经元的继承性,并提出纯离线黑盒越狱框架 SN-Guided Diffusion。

    论文系统评估了扩散大语言模型(DLLM)在安全对齐中的双重角色——既作为白盒攻击目标,又作为黑盒越狱生成的对抗工具。

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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. 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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  7. AttacksarXiv 2509.22067

    论文:激活引导可破坏 LLM 安全对齐,20 个随机向量即可构造通用越狱攻击

    提出激活转向越狱,用随机向量在推理时绕过安全拒答

    Published
    Attacker
    Black-box
    Evaluated models
    Llama3.1-8B, Llama3.1-70B, Qwen2.5-3B and others8

    Abstract作者称激活转向会系统性破坏 LLM 对齐,良性特征与随机向量均能诱发有害合规,聚合随机向量可构建通用攻击。

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