东京大学研究:推理模型按 UUID 阈值或整除规则挑选审计样本,控制标识符即可躲开复核
揭示推理模型用标识符规则替代随机抽样,使审计可被预测
- arXiv
- 2610.09667
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- Claude Sonnet 5、GPT-6 Sol、GPT-6 Luna 等 6 个
- 组件推理链
摘要研究揭示推理智能体将标识符转化为确定性规则,破坏群体独立性并导致审计预测漏洞,建议显式提供随机输入。
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揭示推理模型用标识符规则替代随机抽样,使审计可被预测
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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 Concept2Scenario,借助内部概念归因发现可迁移的越狱场景
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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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提出任意字母置换密码越狱,无需微调即可诱导有害输出
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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
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在共享目标调用预算下重评黑盒越狱并提出 ReCode
建立越狱原语分类与双重危害基准,评测模型抵御常见越狱的能力
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用语义保留变换探针比较效用与对齐在分布偏移下的稳定性
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提出用扰动蒸馏本地代理并离线过滤来提取黑盒模型凭据
摘要论文提出扰动蒸馏与离线过滤两阶段框架,实现了 output-only 访问下延迟降低的黑盒大模型 API key 提取。