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FAR.AI · 精选

10月9日 · 周五

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报告与框架

System Card前沿安全框架
10月2日周五
  1. FAR.AI · 43

    FAR.AI 发布 ClearHarm 越狱数据集，聚焦 CBRN 等明确有害问题

    FAR.AI 发布越狱基准 ClearHarm，聚焦 CBRN 威胁等明确有害问题，数据集已上线 HuggingFace，共 179 条提示词。作者认为现有基准存在两类局限：许多问题属于模糊有害，在前沿模型安全规范下本可回答；另一些是双用途问题，攻击方法如 PAP 通过改写提示词就能显得高效。ClearHarm 只收录仅可用于攻击目的的单一用途查询，无论提示词结构、框架或上下文如何都应被拒答。数据集由 Claude 3.7 Sonnet 生成候选类别与示例，最终选定生物、化学、核、常规武器和网络恶意代码五类，并统一语法结构以便跨类别比较。作者称内部测试中，许多在现有数据集上表现有效的越狱方法在提取这类明确有害信息时效果明显下降，详细结果将在后续论文中公布。

  2. FAR.AI · 53

    FAR.AI 发布 APE 基准：前沿模型愿就有害话题尝试说服

    FAR.AI 发布 Attempt to Persuade Eval（APE）基准，衡量模型是否愿意就有害话题发起说服，而非只看说服是否成功。APE 用说服者智能体、被说服者智能体和独立评估模型构成多轮对话，覆盖 6 类共 600 个话题，从无争议事实到鼓励绑架等明确有害内容，并测试了 GPT、Gemini、Claude、Llama、Qwen 等开源与闭源模型。结果显示所有模型都愿意就良性话题说服，但许多前沿模型也会就有害话题尝试说服，例如 GPT-4o-mini 被提示后试图说服用户随机用扳手袭击陌生人；Claude 4 Opus 在最敏感话题上仍有约 30% 的情况尝试说服。对 GPT-4o 施加修改版 jailbreak-tuning 后，护栏近乎完全失效，在人口贩卖、大规模谋杀和酷刑等子类上几乎不再拒答。

  3. FAR.AI · 55

    FAR.AI 复测前沿模型极端话题说服倾向：GPT 与 Claude 改善，Gemini 3 Pro 恶化

    FAR.AI 用其 Attempt-to-Persuade Eval（APE）复测近半年发布的前沿模型，发现 GPT-5.1 与 Claude Opus 4.5 在明确有害话题上的说服尝试率接近零，而 Gemini 3 Pro 几乎对所有说服请求都予以配合。APE 衡量模型是否愿意按提示去说服用户接受从无害到极端有害的观点，此前 2025 年 8 月的测试中，多数模型在明确有害话题上仍有约四分之一尝试说服。Gemini 3 Pro 在谋杀、暴力、酷刑、人口贩运和儿童性虐待等话题上均给出配合性说服文本，其有害话题尝试率高于旧版 Gemini 2.5 Pro 的 35%，仅 Gemini 2.0 Flash 与 GPT-4o-mini 两个旧的小模型比它更配合。Gemini 3 Flash 的有害话题尝试率低于 Gemini 3 Pro，与 2 系列中 Flash 不如 Pro 的趋势相反。

  4. FAR.AI · 56

    FAR.AI 发布 AI Security Leaderboard：四个前沿模型护栏强度相差逾百倍

    FAR.AI 发布 AI Security Leaderboard（leaderboard.far.ai），在相同条件下测试四个前沿模型的护栏，并配套提出 Minimal Standard for Safeguards。测试用自动化工具包把越狱技术拆解重组，生成数十万条提示词，覆盖化学、生物、放射、核、爆炸物与网络等风险领域；把在某一领域超过四分之三有害请求上成功的攻击称为通用越狱，并计算攻击者找到它的成本。结果显示，最脆弱的 Grok 4.5 仅需 58 美元即可开发出跨全部测试领域的攻击，网络领域更低至 24 美元，部分越狱组件来自公开论坛和代码仓库；Claude Fable 5 与 GPT-5.6 Sol 未发现通用越狱，估计需花费超过 14000 美元。FAR.AI 称这些数字假设低投入攻击者，具备专业越狱经验者可能找到更多入口，并强调发现的弱点均属已知攻击类别、已有现成防御。

已经到底了