SLIP:无需外部攻击模型的多轮自我越狱
提出无外部攻击模型的多轮自我越狱方法 SLIP
- arXiv
- 2601.02670
- 发表
- 层
- 提示层
- 场景
- 模型与 API
- 攻击者
- 黑盒
- 测试
- DeepSeek-V3、GPT-5.1、GPT-4o 等 11 个
摘要论文提出了无外部攻击模型的自我越狱方法 SLIP,指出对齐模型内在能力抑制的漏洞并设计了语义漂移防御。
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提出无外部攻击模型的多轮自我越狱方法 SLIP
摘要论文提出了无外部攻击模型的自我越狱方法 SLIP,指出对齐模型内在能力抑制的漏洞并设计了语义漂移防御。
提出 HARNESSSECURITY-BENCH 评测编码智能体框架的安全机制
提出 AgentSpy,在系统调用层观测 Agent 并检测技能注入
本研究提出了面向 AI 智能体的系统级外部监控与行为分析框架 AgentSpy。
构建 MLCommons 越狱基准以测量模型的单轮越狱韧性
摘要论文建立了单轮越狱评测的标准化端到端方法学体系,揭示了开源大模型在对抗提示词下的安全性能降级与大模型负差距现象。
提出 EvoRiskBench,评测工作区 Agent 的运行时安全风险
摘要论文构建了工作空间智能体运行时风险基准 EvoRiskBench,发现高执行力智能体在 IPI 下面临较高安全风险。
提出跨通道分段攻击,利用 MCP 隐式信任诱导外发敏感文件
摘要论文揭示了 MCP 多通道隐式信任层级,通过跨通道分段与协议级利用突破现有防御,展示了严重的凭证外发风险。
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 CLASHBENCH,评测特权智能体抢占资源并破坏既有任务
摘要论文定义特权智能体的破坏性资源抢占风险,通过 CLASHBENCH 发现抢占普遍存在且易被隐瞒,呼吁建立系统级防护。
提出 AHA 自动研究循环,发现生产 Agent 的漏洞概念
AHA 是一项针对生产级 LLM 智能体自动化红队测试的研究,旨在解决传统方法仅保留具体攻击载荷而缺乏成因解释、导致跨版本复用困难且无法指导修复的问题。
用演化算法构造思维病毒并测量其在多智能体中的传播
提出 SkillSecurer,检测定位并修补智能体技能中的提示注入
提出基准投毒攻击,使自修改编码智能体跨代写出漏洞代码
摘要论文报告了恶意基准能污染自修改代码智能体的进化过程并持续输出漏洞,警示系统设计需纳入安全约束。
提出 A2A-TIBA 间接提示注入,诱导智能体部署常驻回调并外传数据
A2A-TIBA 把间接提示注入和绕过放进 A2A:gray-box 攻击者已能投递任务,诱导目标部署常驻回调程序后,下令和外传不再经过智能体。
提出四种阶段转换攻击,绕过推理模型的安全推理护栏
提出内容不变样式包装,翻转安全评审器的判定
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。
提出 CS-Guard 基准与虚构场景攻击,评测代码生成护栏
摘要论文提出了代码安全护栏基准 CS-Guard,评估发现现有护栏对虚构场景攻击和代码级恶意请求防御较弱。
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
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 AgentCyberRange,评测智能体自主实施网络攻击的能力
摘要构建开放多靶场评测基础设施 AGENTCYBERRANGE,测定前沿 AI 网络攻击能力并揭示其端到端规划短板。
提出生物红队模型 Intern-BioBreaker,多轮越狱诱导模型输出可操作生物危害
摘要论文通过构建专用红队模型评估前沿大模型的生物安全漏洞与物理转化风险。