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Oct 12 · Monday

Jailbreaks and attacks · Papers

Found 16 papers
  1. AttacksarXiv 2610.06670

    研究者提出 Reward Stealing Attack,从对齐模型行为反推安全奖励实施攻击

    提出 ReSA,从对齐模型行为恢复安全奖励并在解码时反转

    Published
    Evaluated models
    Llama3.1-8B-Instruct, Gemma-7B-Instruct, Qwen2.5-7B-Instruct and others9
    AbstractReSA 用最大熵 IRL 从对齐模型行为恢复代理安全奖励,并在解码时反转以诱导有害输出。

    ReSA 是一种对抗攻击:从对齐模型的可观察行为恢复代理安全奖励,再在解码时把该奖励反过来用。。

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  2. AttacksarXiv 2610.05943

    CRIME 框架利用良性 Agent 技能组合诱发恶意行为

    提出 CRIME 框架,组合良性 Agent 技能诱发恶意行为

    Published
    Setting
    AI Agent
    Evaluated models
    DeepSeek-V4-Flash, GPT-4o-mini, GPT-4o and others6
    Abstract良性技能经 DCA 或 ACA 组合后可产生恶意环境后果,单独审查对不上。

    CRIME 把公共技能库中各自通过审查的技能配成两两组合,看联合执行能否实现指定恶意任务。。

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  3. AttacksarXiv 2609.36956

    研究者提出 Controlled Decoding Attacks,通过纯文本接口越狱黑盒 LLM

    提出 BLINDBIAS,通过纯文本续写与前缀控制越狱黑盒模型

    Published
    Attacker
    Black-box
    Evaluated models
    GLM-5, Gemini-3.5-Flash, Qwen3-32B and others4
    Abstract作者认为,隐藏数值概率并不足以消除支持重复采样和前缀续写的解码攻击面。

    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。

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  4. AttacksarXiv 2609.15383

    微软团队提出 capability laundering 攻击:弱模型拆分任务向对齐前沿模型套取能力

    提出能力洗钱攻击,拆分任务向对齐模型套取能力

    Published
    Setting
    AI Agent
    Attacker
    Black-box
    Evaluated models
    GPT-5.5, Claude Opus 4.8, Grok-4.3 and others7

    Abstract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。

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  5. AttacksarXiv 2606.21077

    OTTER:仅替换五个 token 即可绕过 GPT 系列毒性审核

    提出 OTTER 词元替换越狱,绕过表面毒性审核诱导有害回答

    Published
    Attacker
    Black-box
    Evaluated models
    gpt-4-turbo, gpt-4o, gpt-4o-mini and others4

    Abstract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。

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  6. 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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  7. AttacksarXiv 2603.01414

    通过动作级操纵越狱具身 LLM

    提出 Blindfold,用动作级操纵越狱具身 LLM

    Published
    Evaluated models
    Llama-3.1-8B, DeepSeek-R1-14B, Gemma-3-27B and others8
    AbstractBlindfold 以动作级代理规划越狱具身 LLM,作者称可绕过语义检查并在仿真与真机生效。

    Blindfold 是面向具身 LLM 规划模块的 no-box 攻击,把恶意意图改写成看似良性的动作序列。

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  8. AttacksarXiv 2510.10271

    MetaBreak:通过特殊 token 操纵越狱在线 LLM 服务

    提出 MetaBreak,用特殊 token 操纵越狱在线 LLM 服务并绕过审核

    Published
    Attacker
    Black-box
    Evaluated models
    Llama-3.3-70B-Instruct, Qwen-2.5-72B-Instruct, Gemma-2-27B-Instruct and others10

    Abstract利用特殊 token 注入对抗平台模板包裹与审核,多场景验证了越狱有效性与互补性。

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  9. AttacksarXiv 2509.25624

    STAC:看似无害的工具调用链如何攻破 LLM Agent

    提出 STAC 框架,把恶意目标拆成多轮看似无害的工具调用链

    Published
    Setting
    AI Agent
    Attacker
    Black-box
    Evaluated models
    GPT-4.1-2025-04-14, GPT-4.1-mini-2025-04-14, Qwen3-32B and others8

    Abstract作者提出并验证了智能体在序列化工具攻击下的普遍脆弱性,指出针对累积动作序列防御的必要性。

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