BRANCH 方法绕过 6 套多扫描器护栏系统
提出 BRANCH 方法,用分支搜索绕过多扫描器护栏
- arXiv
- 2610.10742
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- LLM 应用
- 攻击者
- 黑盒
- 被测模型
- Meta Llama Guard 3 8B、Meta Llama Guard 7B、Meta Llama Guard 3 1B 等 18 个
另有 194 篇论文还没打上分类标签,暂不在筛选结果里。
提出 BRANCH 方法,用分支搜索绕过多扫描器护栏
提出 ATLAS 用水平集估计恢复黑盒分类器的对抗输入集合
ATLAS 是一个查询式 black-box 框架,用来构造诱发失败的对抗输入集合,供鲁棒性审计使用。
提出 Red-TTT,在攻击过程中更新攻击者实现自动化越狱
提出 CodeMimicry,以结构化代码补全诱导模型生成有害内容
提出 SceneJail,利用视频情境上下文越狱视频多模态模型
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。
提出 RISE,迭代演化可复用策略对文生图模型做红队
消融比较方言越狱中表层形式、文化框架与策略库的作用
提出能力洗钱攻击,拆分任务向对齐模型套取能力
摘要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。
提出内容不变样式包装,翻转安全评审器的判定
这是一项关于大语言模型自动化安全评审系统表面样式脆弱性的评估研究。
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 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 RedEvoAgent,演化攻击技能对黑盒智能体做自动红队
RedEvoAgent 是面向产品级 black-box 智能体的自动红队方法,用一份可演化、人类可读的攻击技能编排多个越狱工具。。
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 JailbreakSkill,用可演化技能自动搜索并复用越狱提示
提出 ARENA 音频红队框架,自动构造文本安全且音频接地的越狱输入
提出 ColluSkill,用跨技能组合绕过 Agent 技能扫描器
摘要论文揭示了单技能孤立扫描的盲区,提出多技能链攻击 ColluSkill 与上下文防御 ChainGuard 并验证了有效性。
提出 SN-Guided Diffusion,利用安全神经元实现离线越狱
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。
提出 SkillClone,仅凭良性任务交互重构闭源 Agent 技能
论文从功能保密视角系统研究了大语言模型智能体技能的行为重构威胁。
训练自博弈红队智能体 GPT-Red,规模化生成提示注入与越狱攻击