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
提出组合式意图隐藏越狱,按先验后验匹配选择辅助任务
这篇工作把组合式意图隐藏写成任务选择:有害目标必须留在 bundle 里,同时让估计的有害意图概率贴近全集先验,或降到阈值以下。
提出 CodeMimicry,以结构化代码补全诱导模型生成有害内容
提出 CollageAttack,用空间文本碎片重组越狱文生图模型
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。
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。
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
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。。
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 HACA,将图文越狱拆为原子策略并自动组合以诱导有害输出
提出 RoguePrompt 双层编码自重构越狱,绕过 LLM 审核
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 OTTER 词元替换越狱,绕过表面毒性审核诱导有害回答
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。
提出 JailbreakOPT,组合原子工具迭代优化黑盒单轮越狱提示
提出 SlotGCG,按注意力选槽插入对抗 token 以越狱指令模型
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 Babel 混淆分布采样,黑盒越狱闭源 LLM 安全注意力
提出多图越狱框架 DMN,把有害意图拆进图像序列绕过安全护栏
提出删字变体越狱方法,利用重构与隐藏权衡绕过多模态模型安全过滤
提出 Misrouter,借 MoE 路由优化仅输入前缀并迁移攻击