攻击arXiv 2601.02670
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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- 攻击arXiv 2607.23496
Concept2Scenario：用 SAE 概念归因发现可迁移的越狱场景
提出 Concept2Scenario，借助内部概念归因发现可迁移的越狱场景
- arXiv
- 2607.23496
- 发表
- 层
- 提示层
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- Qwen3.5-9B、Llama-3.1-8B、Ministral-3-8B 等 10 个
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。
- 攻击arXiv 2608.27531
MAMJ：面向视觉语言模型的元自适应多模态越狱攻击
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
- arXiv
- 2608.27531
- 发表
- 层
- 提示层
- 场景
- 模型与 API
- 攻击者
- 黑盒
- 测试
- GPT-4o、Gemini-3-Pro-Preview、Seed 2.0 等 4 个
- 攻击arXiv 2607.26115
OpenAI 发布 GPT-Red：通过自博弈训练自动化红队智能体
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
- arXiv
- 2607.26115
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 攻击者
- 黑盒
- 测试
- GPT-5.6、GPT-5.5、GPT-5.4 等 8 个
- 攻击arXiv 2607.11698
AHA 用自动研究循环发现生产 Agent 漏洞概念
提出 AHA 自动研究循环，发现生产 Agent 的漏洞概念
- arXiv
- 2607.11698
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 编程 Agent
- 攻击者
- 黑盒
- 测试
- Minimax-M2.7、Kimi-K2.6、Deepseek-V4-Pro 等 5 个
摘要论文提出基于可证伪科研循环的 AHA 框架，从生产级智能体中挖掘并沉淀漏洞概念图，提升攻击复用率并指导防御加固。
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。
- 攻击arXiv 2510.11570
研究显示简单攻击可绕过 gpt-oss 等推理模型的安全护栏
提出四种阶段转换攻击，绕过推理模型的安全推理护栏
- arXiv
- 2510.11570
- 发表
- 层
- 提示层
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- gpt-oss-20b、gpt-oss-120b、Qwen3-4B-Thinking-2507 等 10 个
- 攻击arXiv 2609.01168
CRACK：用多智能体辩论越狱多层安全过滤的 T2I 模型
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
- arXiv
- 2609.01168
- 发表
- 层
- 提示层
- 场景
- 模型与 API
- 攻击者
- 黑盒
- 测试
- Stable Diffusion v1.4、SDXL、DALL·E 3 等 4 个
摘要CRACK 以分层诊断的多智能体辩论搜索多层 T2I 过滤器的联合规避区域。
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。
- 攻击arXiv 2609.05525
DIVA：针对离散扩散视觉语言模型的跨步条件传播视觉越狱
提出 DIVA，利用跨步条件传播对离散扩散视觉语言模型实施视觉越狱
- arXiv
- 2609.05525
- 发表
- 层
- 提示层
- 场景
- 模型与 API
- 攻击者
- 白盒
- 测试
- LLaDA-V、MMaDA、LLaDA2.0-Uni 等 4 个
- 攻击arXiv 2609.16777
SAST-IR 框架：无记忆目标下多轮说服攻击成功率高达 96%
提出 SAST-IR，用有状态攻击者迭代说服无记忆模型接受反事实
- arXiv
- 2609.16777
- 发表
- 层
- 提示层
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- DeepSeek-Chat
- 攻击arXiv 2609.31664
什么驱动方言越狱？对表层形式、文化框架与策略库的消融研究
消融比较方言越狱中表层形式、文化框架与策略库的作用
- arXiv
- 2609.31664
- 发表
- 层
- 提示层
- 场景
- 模型与 API
- 攻击者
- 黑盒
- 测试
- GPT-4o、DeepSeek-Reasoner、DeepSeek-Chat
- 攻击arXiv 2607.18056
上海 AI 实验室提出 Intern-BioBreaker，在 14 个前沿模型上暴露生物安全越狱风险
提出生物红队模型 Intern-BioBreaker，多轮越狱诱导模型输出可操作生物危害
- arXiv
- 2607.18056
- 发表
- 层
- 提示层
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- DeepSeek-V3、Kimi-K2.6、DeepSeek-V4-Pro 等 14 个
摘要论文通过构建专用红队模型评估前沿大模型的生物安全漏洞与物理转化风险。
- 攻击arXiv 2608.16465
JailbreakSkill：用可复用可演化技能扩展自动化红队
提出 JailbreakSkill，用可演化技能自动搜索并复用越狱提示
- arXiv
- 2608.16465
- 发表
- 层
- 提示层
- 场景
- 模型与 API
- 攻击者
- 黑盒
- 测试
- GLM 5.2、DeepSeek-V4-Pro Preview、Llama-3.3-70B-Instruct 等 8 个
- 攻击arXiv 2609.39902
CodeMimicry：利用代码域安全泛化滞后实现结构化代码补全越狱
提出 CodeMimicry，以结构化代码补全诱导模型生成有害内容
- arXiv
- 2609.39902
- 发表
- 层
- 提示层
- 场景
- 模型与 API
- 攻击者
- 黑盒
- 测试
- GPT-4o、GPT-4.1、GPT-5-chat 等 10 个
- 攻击arXiv 2609.38899
SceneJail：利用视频场景上下文越狱多模态大模型
提出 SceneJail，利用视频情境上下文越狱视频多模态模型
- arXiv
- 2609.38899
- 发表
- 层
- 提示层
- 场景
- 模型与 API
- 攻击者
- 黑盒
- 测试
- Qwen2.5-VL-7B-Instruct、Qwen2.5-VL-32B-Instruct、Qwen3-VL-8B-Instruct 等 8 个
- 攻击arXiv 2608.30441
ECLIPSE：针对长程 Agent 系统的自演化隐蔽提示注入攻击
提出 ECLIPSE 双通道自演化提示注入，劫持长程智能体动作轨迹
- arXiv
- 2608.30441
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 攻击者
- 黑盒
- 测试
- DeepSeek、GPT-4o、Claude 4.8 Opus 等 7 个
- 攻击arXiv 2609.06094
AdvPIE：面向文生图模型隐式漏洞的自动红队框架
提出 AdvPIE，在黑盒下搜索表面无害却生成有害图像的提示
- arXiv
- 2609.06094
- 发表
- 层
- 提示层
- 场景
- 模型与 API
- 攻击者
- 黑盒
- 测试
- Stable Diffusion 3.5 Large、FLUX.1-schnell、Safe-StableDiffusion 1.5 等 8 个
- 攻击arXiv 2609.29775
输出前缀攻击瞄准推理模型
提出推理通道预填与输出前缀组合攻击以越狱推理模型
- arXiv
- 2609.29775
- 发表
- 层
- 提示层
- 场景
- 模型与 API
- 攻击者
- 黑盒
- 测试
- Gemini 3 Flash Preview、DeepSeek V4 Flash、Claude Haiku 4.5
- 攻击arXiv 2609.34920
RISE：用迭代策略演化对现代文生图模型做红队测试
提出 RISE，迭代演化可复用策略对文生图模型做红队
- arXiv
- 2609.34920
- 发表
- 层
- 提示层
- 场景
- 模型与 API
- 攻击者
- 黑盒
- 测试
- DALL·E 3、Nano Banana 2、GPT-Image-2 等 10 个
- 攻击arXiv 2609.36474
FinRT：将自适应红队策略蒸馏为消费金融领域的可复用对抗生成器
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
- arXiv
- 2609.36474
- 发表
- 层
- 提示层
- 场景
- 模型与 API
- 攻击者
- 黑盒
- 测试
- Llama-3.3-70B、Llama-3.1-8B、Mixtral-8x7B 等 6 个
摘要FinRT 用前向失效发现加校准代理 DPO，把消费金融红队收成单次前向生成器。
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。
已经到底了