攻击arXiv 2601.22169
In Vino Veritas and Vulnerabilities：用醉酒语言诱导检验 LLM 安全
用醉酒语言诱导改编对话模型并评测越狱与隐私泄露
- arXiv
- 2601.22169
- 发表
- 场景
- 模型与 API
摘要醉酒语言诱导在五个 LLM 上抬高越狱与部分隐私错误，作者将其视为攻击向量。
作者把醉酒语言当作攻击向量，检验把 LLM 适配成醉酒发短信的模式后，越狱和情境隐私是否变差。动机是人类醉酒时的失范与泄密，以及 LLM 模拟人设的能力。
- 攻击arXiv 2606.09084
研究者提出 Context-Fractured Decomposition 攻击
提出 CFD，跨会话拆解有害目标以绕过工具智能体本地监控
- arXiv
- 2606.09084
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
摘要CFD 用无指令 artifact 把越狱拆到跨会话。
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。
- 防御arXiv 2609.02786
SafeEvolve：基于智能体经验的 Harness-Policy 协同演化安全对齐框架
提出 SafeEvolve，用轨迹证据协同演化安全 harness 与策略
- arXiv
- 2609.02786
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
摘要SafeEvolve 用轨迹证据协同更新安全 harness 和策略，在两个 4B 模型的智能体安全基准上改变安全与效用。
SafeEvolve 把已完成的 on-policy 轨迹变成安全 harness 的有界更新，并用两阶段 SFT-RL 把这些更新内化进工具使用策略。
- 防御arXiv 2609.02293
SEAL：通过共享专家对齐强化 MoE 全局安全
提出 SEAL，在 MoE 共享专家上做 DPO-LoRA 对齐以抵御越狱与权重篡改
- arXiv
- 2609.02293
- 发表
- 场景
- 模型与 API
摘要SEAL 把 DPO-LoRA 限制在混合 MoE 共享专家上，SEAL++再保护已有安全神经元方向。
SEAL是面向混合 MoE 的训练时防御：只对齐始终执行的共享专家，使安全不依赖路由器是否把 token 送到安全专家。
- 其他arXiv 2609.12413
SoK 综述：智能体 AI 时代的越狱攻击、防御与实践考量
综述智能体执行链路中的越狱攻击、防御与实践权衡
- arXiv
- 2609.12413
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
摘要SoK 将越狱重放到智能体流水线，并用两种模型检验回复层防御的边际与代价。
Mia 等人把越狱安全从单轮回复扩展到智能体的规划、记忆、工具和智能体间通信，并问既有结论在更强原生对齐下是否还成立。
已经到底了