OTTER:仅替换五个 token 即可绕过 GPT 系列毒性审核
提出 OTTER 词元替换越狱,绕过表面毒性审核诱导有害回答
- arXiv
- 2606.21077
- 发表
- 层
- 提示层
- 场景
- 模型与 API
- 攻击者
- 黑盒
- 测试
- gpt-4-turbo、gpt-4o、gpt-4o-mini 等 4 个
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。
另有 648 篇论文还没打上分类标签,暂不在筛选结果里。
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。
提出回答端后门,让模型自生成触发词以在干净有害请求下绕过拒答
摘要论文提出了多轮对话中回答端自生成触发词绕过安全拒绝的后门攻击,指出输入端防护存在盲区。
提出 TRANSCOPE,用 CPU 硬件计数器推断训练集成员
摘要TRANSCOPE 揭示了分词器在嵌入表引发的硬件访问局部性差异,证实微架构计数器可突破恒定时间与置信度遮蔽防御。
利用加密思维块的跨模型重放,诱导弱模型逐字转写专有推理链
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提出内容不变样式包装,翻转安全评审器的判定
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提出黑盒攻击 DRIFT,偏转生成轨迹以去除扩散水印
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Fed-ADR 是一套面向联邦学习的攻击、检测与恢复框架:编排服务器改写合谋客户端的梯度,使参数服务器的现有防御把投毒更新当成良性,同时在发现后用历史梯度把全局模型原地修回来。
提出 GhostWord 词级触发后门,对自动语音识别做数据投毒
提出联邦学习细粒度分布式后门框架 FDBA,用动态触发与对比嵌入降低投毒比例
提出推理通道预填与输出前缀组合攻击以越狱推理模型