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10月10日 · 周六

越狱与攻击 · 论文

找到 4 篇
筛选4

攻击类型

越狱4

系统形态

模型与 API1AI Agent10coding agent3

攻击面/入口

用户输入4

层

提示层44模型层3应用层3训练与数据层1
同一类里任选其一，不同类之间同时满足；数字是加上其他已选条件后的篇数。
系统形态：模型与 API系统形态：coding agent层：应用层层：训练与数据层话题：越狱与攻击清除全部
  1. 攻击arXiv 2608.27439

    RedEvoAgent：以经验驱动技能演化的自动红队智能体

    提出 RedEvoAgent，演化攻击技能对黑盒智能体做自动红队

    arXiv
    2608.27439
    发表
    层
    应用层
    场景
    coding agent
    攻击者
    黑盒
    被测模型
    MiniMax-M2.5、DeepSeek-V4-Flash、Qwen3.5-35B
    摘要RedEvoAgent 用验证棘轮演化可读攻击技能，在两种产品级 harness 上多数设置高于固定工具与红队基线。

    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。。

    深度解读完整解读
  2. 攻击arXiv 2607.03968

    研究揭示 IDE 编程 Agent 的工作流级越狱：GitHub Copilot 四后端 816/816 生成有害内容

    提出工作流级越狱，诱导 IDE 编程 Agent 在多轮开发中编写有害代码

    arXiv
    2607.03968
    发表
    层
    应用层
    场景
    coding agent
    攻击者
    黑盒

    摘要论文揭示了 IDE 编程智能体在多轮开发工作流中会绕过单轮拒答并自行写出有害代码，呼吁防御转向工作流与代码产物级审查。

    深度解读完整解读
  4. 攻击arXiv 2601.22169

    In Vino Veritas and Vulnerabilities：用醉酒语言诱导检验 LLM 安全

    用醉酒语言诱导改编对话模型并评测越狱与隐私泄露

    arXiv
    2601.22169
    发表
    层
    训练与数据层
    场景
    模型与 API
    被测模型
    LLaMA2-7B、LLaMA3-8B、Mistral-7B 等 5 个
    摘要醉酒语言诱导在五个 LLM 上抬高越狱与部分隐私错误，作者将其视为攻击向量。

    作者把醉酒语言当作攻击向量，检验把 LLM 适配成醉酒发短信的模式后，越狱和情境隐私是否变差。动机是人类醉酒时的失范与泄密，以及 LLM 模拟人设的能力。

    深度解读完整解读
已经到底了