研究提出意图恢复率作为 LLM 安全评测的补充指标
提出 IRIS,用意图恢复率区分遮蔽越狱下无害输出的原因
- arXiv
- 2610.11766
- 发表
- 层
- 提示层
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- GPT-4o、Claude Sonnet 4.5、Claude Opus 4.5 等 6 个
摘要无害输出的证据权重取决于任务是否被恢复。
IRIS 把意图恢复当作中间信号,用来解释意图遮蔽提示下为何没有出现有害协助。
提出 IRIS,用意图恢复率区分遮蔽越狱下无害输出的原因
IRIS 把意图恢复当作中间信号,用来解释意图遮蔽提示下为何没有出现有害协助。
ASRD 用四态标签检查五个开源模型如何处理非规范表面上的有害请求。
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。
用词级归因指导同义词替换,翻转提示注入检测并验证越狱
摘要作者称检测靠分散的词法线索。
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 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
评测多语言与编码混淆提示下模型生成钓鱼与键盘记录内容的遵从
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 SpeechJBB,评测语码转换语音下音频语言模型的越狱稳健性
SpeechJBB 用合成语音测量 LALM 在五语、语码转换和局部伪词混淆下的安全对齐,并另设口语理解对照。
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 Text-DJ,用拆分文本图网格越狱视觉语言模型
提出 EquaCode,把恶意查询改写成方程求解并嵌入代码补全以越狱
EquaCode 是一种黑盒、单次查询的多策略越狱:把恶意请求改写成方程求解,再嵌入代码补全。