跳到正文
10月10日 · 周六

越狱与攻击 · 论文

找到 20 篇
  1. 攻击arXiv 2609.03247

    研究揭示大语言模型的自发身份认证失败:五款模型的分阶段开发者身份实验

    提出 MIPC 与 CFA,观察模型自拟测验后接受开发者身份

    发表
    被测模型
    ChatGPT、Claude、Qwen3.7-Plus 等 5 个
    摘要自拟测验可造成对话层虚假认证,但所测授权边界并未因此改变。

    这项工作把“模型自己出题、自己批改、再宣布身份已核验”定义成对话层认证失败,并与后端提权分开。

    深度解读完整解读
  2. 攻击arXiv 2609.02414

    Blueprint 框架用世界观模拟与 18 个影响因子提升多轮越狱成功率

    提出多轮越狱框架 BLUEPRINT,用世界观模拟与心理因素诱导有害输出

    发表
    攻击者
    黑盒
    被测模型
    Qwen3-Next-80B、DeepSeek-V3.2、GLM-4.7 等 6 个
    摘要BLUEPRINT 解耦多轮越狱策略与情境模拟,揭示任务具象化是摆脱拒绝的核心机制,为多轮安全防御提供新视角。

    BLUEPRINT 是一个将因子化社会影响力策略空间与跨轮世界观模拟解耦的多轮大语言模型安全评测框架。

    深度解读完整解读
  3. 攻击arXiv 2609.02172

    BOSS:以广度优先后缀搜索改进 GCG 越狱优化

    提出广度优先后缀搜索 BOSS,改进 GCG 越狱优化

    发表
    攻击者
    白盒
    被测模型
    Llama-2-7B-Chat、Yi-1.5-9B-Chat、Qwen2-7B-Instruct 等 8 个
    摘要BOSS 把 GCG 类优化从单条深搜索改为多条短轨迹加源侧诊断。

    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。

    深度解读完整解读
  4. 攻击arXiv 2608.07430

    研究者提出 SN-Guided Diffusion,利用扩散大模型安全神经元实现离线越狱

    提出 SN-Guided Diffusion,利用安全神经元实现离线越狱

    发表
    攻击者
    黑盒、白盒
    被测模型
    Qwen2.5-7B-Instruct、LLaDA-8B-Instruct、Dream-Instruct-7B 等 15 个
    摘要论文揭示了扩散语言模型对自回归安全神经元的继承性,并提出纯离线黑盒越狱框架 SN-Guided Diffusion。

    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。

    深度解读完整解读
  5. 攻击arXiv 2607.23496

    Concept2Scenario:用 SAE 概念归因发现可迁移的越狱场景

    提出 Concept2Scenario,借助内部概念归因发现可迁移的越狱场景

    发表
    攻击者
    白盒、黑盒
    被测模型
    Qwen3.5-9B、Llama-3.1-8B、Ministral-3-8B 等 6 个

    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。

    深度解读完整解读
  6. 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

    发表
    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
  7. 攻击arXiv 2605.07399

    研究者提出 GPO-V,用全局概率优化越狱扩散视觉语言模型

    提出 GPO-V,用全局概率优化的视觉扰动越狱扩散视觉语言模型

    发表
    攻击者
    白盒、黑盒
    被测模型
    LLaDA-V、LaViDA
    摘要作者用视觉扰动改 dVLM 的全局生成概率,以绕过两类拒绝。

    GPO-V 把越狱从“开头必须顺从”改成“整段去噪概率朝肯定方向走”。。

    深度解读完整解读
  8. 攻击arXiv 2604.24983

    PEO:直接优化原始提示词嵌入的 LLM 白盒越狱方法

    提出 PEO,直接优化原提示词嵌入实现白盒越狱

    发表
    攻击者
    白盒
    被测模型
    Vicuna-7B-v1.3、Llama-2-7B-Chat、Qwen3-4B-Instruct 等 4 个
    摘要PEO 原位优化提示词嵌入、多轮只重攻失败样本。

    PEO是一种不追加对抗 token 的 white-box 越狱:直接改已有提示词嵌入,并只对未成功样本更换续写目标再优化。

    深度解读完整解读
  9. 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

    发表
    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
  10. 攻击arXiv 2501.16534

    研究者提出提取对齐 LLM 安全分类器的越狱攻击方法

    提出提取对齐 LLM 内嵌安全分类器并攻击其代理的越狱方法

    发表
    攻击者
    白盒
    被测模型
    Llama-2-7b-chat、Qwen2.5-7B-Instruct、gemma-7b-it 等 7 个
    摘要抽出 safety classifier 近似再攻击迁移。

    作者提出一种白盒越狱做法:抽出对齐 LLM 内部 safety classifier 的近似,再攻击该近似并迁回原模型。

    深度解读完整解读
已经到底了