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
揭示推理加深引发的对齐坍塌,用 Reasoning Trap 放大越狱
作者研究扩展推理是否以对齐稳健性为代价,提出 ALR、RT 与 RRA。。
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 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。
提出 Concept2Scenario,借助内部概念归因发现可迁移的越狱场景
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。
提出 SMT 框架,用模拟审核轨迹越狱函数调用 LLM
提出 SlotGCG,按注意力选槽插入对抗 token 以越狱指令模型
解释自回归一致性如何导致浅层安全对齐,并提出随机插入攻击
作者把浅层安全对齐和一类续写攻击都归到自回归一致性上。
提出 CodecAttack,在编解码器隐空间构造可穿透有损压缩的对抗音频
提出 GPO-V,用全局概率优化的视觉扰动越狱扩散视觉语言模型
GPO-V 把越狱从“开头必须顺从”改成“整段去噪概率朝肯定方向走”。。
提出 Misrouter,借 MoE 路由优化仅输入前缀并迁移攻击
提出 PEO,直接优化原提示词嵌入实现白盒越狱
PEO是一种不追加对抗 token 的 white-box 越狱:直接改已有提示词嵌入,并只对未成功样本更换续写目标再优化。
提出 SWhisper,用近超声波向语音驱动 LLM 隐蔽注入越狱提示
提出视觉推理序列攻击 VRSA,以图像序列越狱多模态大模型
提出四种阶段转换攻击,绕过推理模型的安全推理护栏
提出 MetaBreak,用特殊 token 操纵越狱在线 LLM 服务并绕过审核
摘要利用特殊 token 注入对抗平台模板包裹与审核,多场景验证了越狱有效性与互补性。