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10月9日 · 周五

红队 · 论文

找到 12 篇

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  1. 攻击arXiv 2606.21077

    OTTER:仅替换五个 token 即可绕过 GPT 系列毒性审核

    提出 OTTER 词元替换越狱,绕过表面毒性审核诱导有害回答

    发表
    攻击者
    黑盒
    测试
    gpt-4-turbo、gpt-4o、gpt-4o-mini 等 4 个

    摘要论文展示了表面毒性与恶意意图的解耦现象,通过标准 API 实现黑盒越狱测试,并提出闭环分类器加固建议。

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  2. 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

    发表
    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。

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  3. 研究系统比较六种越狱评测器的可靠性

    比较多种越狱评审器与人工标签的一致性

    发表
    测试
    orcarouter/Qwen3.8-27B-Uncensored、Llama 2 13B、Vicuna 13B 等 7 个
    摘要共享骨干下六种评审器与人标的一致程度不同,JADES 的 F1 最高。

    这项测量比较的是越狱成功怎样被自动判定,不提出新的攻击。。

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  4. 攻击arXiv 2609.07216

    DIVA:利用视觉锚点对视频生成模型实施多模态越狱

    提出 DIVA,将有害意图拆成视觉锚点与运动文本以越狱视频生成模型

    发表
    攻击者
    黑盒
    测试
    Wan、CogVideoX、LTX-Video 等 9 个
    摘要DIVA 用视觉锚点抑制语义漂移做视频越狱,并给出多条件安全基准 TI2VSafetyBench。

    DIVA 是针对带参考图的视频生成模型的免训练 black-box 越狱:用一致性机制本身堵住语义漂移这条安全逃逸路径。。

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  5. 攻击arXiv 2609.08236

    研究:内容不变的风格包装可翻转 LLM 安全评判器的判定

    提出内容不变样式包装,翻转安全评审器的判定

    发表
    攻击者
    黑盒
    测试
    Keyword (rulebased)、GPT-4o-mini (gpt4o)、GPT-4o-mini (strongreject) 等 12 个
    摘要论文揭示特定安全评审器易受保持内容不变的外层包装诱导改变判定,并指出安全评估应将判定稳定性作为重要考量指标。

    这是一项关于大语言模型自动化安全评审系统表面样式脆弱性的评估研究。

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  6. ACEA:面向红蓝队对抗的 LLM 协同演化测试平台

    提出红蓝对抗评测平台 ACEA,分开计量攻击强度与防御效果

    发表
    测试
    openai/gpt-4o、google/gemini-2.5-pro、google/gemma-3-27b-it 等 5 个
    摘要ACEA 用 ASAP 让红蓝对同一目标对打。

    ACEA 是让可插拔红队和蓝队共享一个目标 LLM 的对打场地,把攻击强度和防御效果分开记分。作者要补三处空缺:双方只能对着固定对手分开练。LLM judge 分不清真实泄露和幻觉,拦截后又看不到攻击有多强。

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  7. 攻击arXiv 2609.38253

    CollageAttack:利用跨模态对齐缺陷对 T2I 模型实施空间文本组合越狱

    提出 CollageAttack,用空间文本碎片重组越狱文生图模型

    发表
    攻击者
    黑盒
    测试
    GPT-Image-2、Doubao-Seedream-5.0-Lite、Wan2.7-Image-Pro 等 5 个

    摘要系统揭示 T2I 跨模态空间合成安全漏洞,证实离散无害元素可在图像层面重构有害意图并放大传播强度。

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  8. FAR.AI 发布 AI 安全排行榜与护栏最低标准 1.0

    建立越狱原语分类与双重危害基准,评测模型抵御常见越狱的能力

    发表
    测试
    Claude Fable 5、Claude Opus 4.8、GPT-5.6 Sol 等 8 个
    摘要论文系统评测了前沿模型对已知静态越狱的防御能力,揭示了厂商间防护鲁棒性的巨大分化。

    本研究针对前沿 AI 大模型在 CBRNE 与网络高危滥用领域的安全防护,提出了 FAR.AI 最低安全标准(Minimal Standard v1.0)及配套评测基准,系统量化了当前主流模型的防护鲁棒性。

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已经到底了