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
- 发表
- 层
- 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 CRIME 框架,组合良性 Agent 技能诱发恶意行为
CRIME 把公共技能库中各自通过审查的技能配成两两组合,看联合执行能否实现指定恶意任务。。
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
提出推理通道预填与输出前缀组合攻击以越狱推理模型
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 SAST-IR,用有状态攻击者迭代说服无记忆模型接受反事实
检验结构越狱 IICL 能否跨厂商泛化并与语言约束叠加
提出 AdvPIE,在黑盒下搜索表面无害却生成有害图像的提示
提出广度优先后缀搜索 BOSS,改进 GCG 越狱优化
BOSS 是插在 GCG 类离散 suffix 优化上的搜索框架:局部梯度更新不变,变的是固定预算花在深度还是广度。
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
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 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。