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
- GPT-5.1、GPT-4o、Claude-Sonnet-4.5 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。
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 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 MAMJ,在元层面交替优化多模态越狱的策略提示与攻击者权重
提出预算化发现框架,优先深评更可能隐藏失败的安全提示词
作者把 LLM 可靠性评测写成预算约束下的隐藏失败发现:每条提示词有未知的逐次失败概率,浅层少量采样中的零失败并不等于该概率为零。
提出 MOMAT 多图集检索与轻量判定,防御量化模型越狱
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。
提出 JailbreakSkill,用可演化技能自动搜索并复用越狱提示
在共享目标调用预算下重评黑盒越狱并提出 ReCode
提出 BadAction,通过动作触发器给交互式视频生成植入后门
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。
提出 SceneJail,利用视频情境上下文越狱视频多模态模型
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
本研究针对前沿 AI 大模型在 CBRNE 与网络高危滥用领域的安全防护,提出了 FAR.AI 最低安全标准(Minimal Standard v1.0)及配套评测基准,系统量化了当前主流模型的防护鲁棒性。
综述视觉内容全生命周期中的所有者侧对抗防护方法
Adversarial attacks for good 是一篇视觉内容所有者侧保护的综述:把长期作为攻击来研究的扰动和结构化信号,反过来交给数据所有者、创作者、平台或审计方使用。
提出 AdvPIE,在黑盒下搜索表面无害却生成有害图像的提示
提出推理通道预填与输出前缀组合攻击以越狱推理模型
提出 TempQ-Jail,以查询受限候选排序越狱文生视频模型
待补读全文。