攻击arXiv 2610.09973
从期望危害到似然:LLM 智能体越狱的概率重构
提出 OPUR 攻击,用似然梯度优化对抗后缀越狱 LLM 智能体
- arXiv
- 2610.09973
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- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 攻击者
- 白盒
- 被测模型
- Llama-3.1-8B-Instruct、Ministral-8B-Instruct-2410
提出 OPUR 攻击,用似然梯度优化对抗后缀越狱 LLM 智能体
提出只训练或篡改多智能体潜在通信链路来提高有害遵从
学习得到的潜在通信链路会改变由冻结、对齐智能体组成的系统是否遵从有害请求。。作者研究三种拓扑:双智能体、三级顺序协作,以及双专家加汇总。
提出 CFD 跨会话分解攻击,利用工件来源缺口绕过工具型 Agent 的本地检查
CFD针对工具型 LLM 智能体:利用 artifact 来源不被跟踪这一部署失败模式,把有害目标拆开后延迟组合。
提出 SWhisper,用近超声波向语音驱动 LLM 隐蔽注入越狱提示
提出 STAC 框架,把恶意目标拆成多轮看似无害的工具调用链
摘要作者提出并验证了智能体在序列化工具攻击下的普遍脆弱性,指出针对累积动作序列防御的必要性。