研究提出意图恢复率作为 LLM 安全评测的补充指标
提出 IRIS,用意图恢复率区分遮蔽越狱下无害输出的原因
- arXiv
- 2610.11766
- 发表
- 层
- 提示层
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- GPT-4o、Claude Sonnet 4.5、Claude Opus 4.5 等 6 个
摘要无害输出的证据权重取决于任务是否被恢复。
IRIS 把意图恢复当作中间信号,用来解释意图遮蔽提示下为何没有出现有害协助。
提出 IRIS,用意图恢复率区分遮蔽越狱下无害输出的原因
IRIS 把意图恢复当作中间信号,用来解释意图遮蔽提示下为何没有出现有害协助。
ASRD 用四态标签检查五个开源模型如何处理非规范表面上的有害请求。
评估应用决策层的输入注入与隐私推断风险
Jev 是 TypeSafe 的 System One 模型,把应用 state 和固定问题变成 Choice、Noul 或 Score 的类型化决策与概率。作者用官方 API 和可改训练的 NanoJev,考察它作为决策层时的操纵、泄露与双重用途。
提出组合式意图隐藏越狱,按先验后验匹配选择辅助任务
这篇工作把组合式意图隐藏写成任务选择:有害目标必须留在 bundle 里,同时让估计的有害意图概率贴近全集先验,或降到阈值以下。
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。
提出推理通道预填与输出前缀组合攻击以越狱推理模型
提出任意字母置换密码越狱,无需微调即可诱导有害输出
摘要前沿大模型无需微调即可通过提示词学会字母置换密码,进而绕过分类器与对齐,作者呼吁关注能力提升带来的安全风险。
检验结构越狱 IICL 能否跨厂商泛化并与语言约束叠加
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。。
利用加密思维块的跨模型重放,诱导弱模型逐字转写专有推理链
摘要论文揭示了客户端加密思维块跨模型互换漏洞,提出了低成本提取方法并给出防御方案。
提出 HACA,将图文越狱拆为原子策略并自动组合以诱导有害输出
提出 RoguePrompt 双层编码自重构越狱,绕过 LLM 审核
提出 SMT 框架,用模拟审核轨迹越狱函数调用 LLM
提出 OTTER 词元替换越狱,绕过表面毒性审核诱导有害回答
摘要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。
提出 JailbreakOPT,组合原子工具迭代优化黑盒单轮越狱提示
提出 Babel 混淆分布采样,黑盒越狱闭源 LLM 安全注意力
提出多图越狱框架 DMN,把有害意图拆进图像序列绕过安全护栏
提出删字变体越狱方法,利用重构与隐藏权衡绕过多模态模型安全过滤
提出双重隐写越狱 Odysseus,用图像隐写绕过多模态系统安全过滤器