BOSS：以广度优先后缀搜索改进 GCG 越狱优化
Breadth Beats Depth: Improving GCG-Based Jailbreak Optimization with Breadth-Oriented Suffix Search
AI 导读
研究者提出 BOSS，一个即插即用框架，通过广度导向的后缀搜索改进基于 GCG 的越狱优化。现有 GCG 方法依赖平均对抗损失和深度贪心搜索，容易过度强调易越狱行为并忽略后缀空间中有潜力的区域。BOSS 使用 Tail-Focused Adversarial Loss（TFAL）、标准源损失和行为覆盖来选择终止后缀，再探索多条短轨迹并有选择地延续有潜力的后缀。在公开基准上的实验显示，BOSS 在多种基于 GCG 的方法上提升了攻击成功率，同时减少了优化时间。