SLIP:无需外部攻击模型的多轮自我越狱
提出无外部攻击模型的多轮自我越狱方法 SLIP
- arXiv
- 2601.02670
- 发表
- 层
- 提示层
- 场景
- 模型与 API
- 攻击者
- 黑盒
- 测试
- GPT-5.1、GPT-4o、Claude-Sonnet-4.5 等 11 个
摘要论文提出了无外部攻击模型的自我越狱方法 SLIP,指出对齐模型内在能力抑制的漏洞并设计了语义漂移防御。
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提出无外部攻击模型的多轮自我越狱方法 SLIP
摘要论文提出了无外部攻击模型的自我越狱方法 SLIP,指出对齐模型内在能力抑制的漏洞并设计了语义漂移防御。
提出 Concept2Scenario,借助内部概念归因发现可迁移的越狱场景
摘要该研究从表征空间因果归因揭示场景削弱拒绝的机制,发现可复用脆弱场景先验,提升多模型黑盒越狱效能与探索速度。
提出 MAMJ,在元层面交替优化多模态越狱的策略提示与攻击者权重
提出自博弈红队智能体 GPT-Red,自动挖掘提示注入与越狱攻击
提出 AHA 自动科研循环,发现生产级智能体的可复用漏洞概念
AHA 是一项针对生产级 LLM 智能体自动化红队测试的研究,旨在解决传统方法仅保留具体攻击载荷而缺乏成因解释、导致跨版本复用困难且无法指导修复的问题。
提出四种阶段转换攻击,绕过推理模型的安全推理护栏
提出 CRACK,用多智能体辩论在黑盒下越狱文生图多层安全过滤
CRACK 是面向文本生成图像模型多层安全栈的黑盒越狱框架,用几何上的 Detection Surface 解释为何粗粒度反馈不够。
提出 DIVA,将有害意图拆成视觉锚点与运动文本以越狱视频生成模型
DIVA 是针对带参考图的视频生成模型的免训练 black-box 越狱:用一致性机制本身堵住语义漂移这条安全逃逸路径。。
提出 CS-Guard 基准与虚构场景攻击,评测代码生成护栏
摘要论文提出了代码安全护栏基准 CS-Guard,评估发现现有护栏对虚构场景攻击和代码级恶意请求防御较弱。
消融比较方言越狱中表层形式、文化框架与策略库的作用
提出 JailbreakSkill,用可演化技能自动搜索并复用越狱提示
在共享目标调用预算下重评黑盒越狱并提出 ReCode
提出 CodeMimicry,以结构化代码补全诱导模型生成有害内容
提出 CollageAttack,用空间文本碎片重组越狱文生图模型
摘要系统揭示 T2I 跨模态空间合成安全漏洞,证实离散无害元素可在图像层面重构有害意图并放大传播强度。
提出 SceneJail,利用视频情境上下文越狱视频多模态模型
提出 ECLIPSE 双通道自演化提示注入,劫持长程智能体动作轨迹
提出 AdvPIE,在黑盒下搜索表面无害却生成有害图像的提示
提出推理通道预填与输出前缀组合攻击以越狱推理模型
提出 RISE,迭代演化可复用策略对文生图模型做红队
提出 FinRT,将消费金融自适应红队轨迹蒸馏为可复用对抗提示生成器
FinRT 是面向消费金融的红队框架:先发现政策失效,再训练一个按政策、领域与目标行为出提示的生成器。