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10月8日 · 周四

红队 · 论文

找到 14 篇

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  1. 评测与基准arXiv 2609.32547

    研究者提出预算受限的 LLM 重复评测框架,优先深挖隐藏失败

    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

    发表
    测试
    Qwen 2.5 7B、Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct-Turbo、Gemma 3n E4B 等 6 个
    摘要浅层零失败的提示词仍可按潜在失败倾向排序,从而把有限深评预算投向更可能暴露隐藏失败之处。

    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。

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  2. DIVA:利用视觉锚点对视频生成模型实施多模态越狱

    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

    发表
    攻击者
    黑盒
    测试
    Wan、CogVideoX、LTX-Video 等 9 个
    摘要DIVA 用视觉锚点抑制语义漂移做视频越狱,并给出多条件安全基准 TI2VSafetyBench。

    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。。

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  3. ACEA:面向红蓝队对抗的 LLM 协同演化测试平台

    提出红蓝对抗评测平台 ACEA,分开计量攻击强度与防御效果

    发表
    测试
    openai/gpt-4o、google/gemini-2.5-pro、google/gemma-3-27b-it 等 5 个
    摘要ACEA 用 ASAP 让红蓝对同一目标对打。

    ACEA 是让可插拔红队和蓝队共享一个目标 LLM 的对打场地,把攻击强度和防御效果分开记分。作者要补三处空缺:双方只能对着固定对手分开练。LLM judge 分不清真实泄露和幻觉,拦截后又看不到攻击有多强。

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  4. CS-Guard:首个面向代码生成安全的 LLM 护栏评测基准

    提出 CS-Guard 基准与虚构场景攻击,评测代码生成护栏

    发表
    攻击者
    黑盒
    测试
    CodeLlama-13B-Instruct、DeepSeekCoder-V2-Lite-16B、GPT-OSS-20B 等 7 个

    摘要论文提出了代码安全护栏基准 CS-Guard,评估发现现有护栏对虚构场景攻击和代码级恶意请求防御较弱。

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  5. 评测与基准arXiv 2609.16541

    自主网络事件响应智能体的网络靶场评估

    评测仿真训练的网络事件响应智能体在靶场中阻止红队扩大访问的综合代价

    发表
    场景
    AI Agent
    测试
    Vejde、Vejde w/ Noise、Heuristic 等 4 个
    摘要靶场评测显示带噪声的仿真 RL 策略平均回报最高,但作者称离实用仍远。

    作者在给人训练用的靶场 Crate 里,评测仿真训练的自主网络入侵响应智能体。。

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  6. 评测与基准arXiv 2609.19587

    红队测试 Auto Mode:用注入与多上下文攻击绕过编码 Agent 阻断监控器

    红队评估编码智能体的阻断监视器,并提出 Auto Mode++加固

    发表
    测试
    Opus 5、Opus 4.8、Opus 4.7 等 8 个

    摘要系统评估生产阻断监视器在面对持续恶意智能体时的表现,提出加固防御并指明多上下文防御挑战。

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  7. 评测与基准arXiv 2609.27336

    CART:面向大语言模型的闭环自适应红队框架

    提出闭环自适应红队框架 CART,评测模型与工具 Agent 的风险面

    发表
    场景
    AI Agent
    测试
    Claude Opus 4.8、GPT-5.5、Grok 4.3 等 7 个
    摘要CART 把红队做成可审计的闭环搜索,在三类评测上比静态回放发现更多失败与更高平均风险。

    CART 把自动红队从一次清单式打分,改成带预算、可追溯的闭环搜索。

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  8. FAR.AI 发布 AI 安全排行榜与护栏最低标准 1.0

    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

    发表
    测试
    Claude Fable 5、Claude Opus 4.8、GPT-5.6 Sol 等 8 个
    摘要论文系统评测了前沿模型对已知静态越狱的防御能力,揭示了厂商间防护鲁棒性的巨大分化。

    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。

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  9. 评测与基准arXiv 2609.35028

    VEX-Bench:评测 LLM 生成虚假信息的核验复杂度

    提出 VEX-Bench 评测 LLM 生成虚假信息的核查复杂度

    发表
    测试
    Claude Sonnet 4.5、Gemini 3.1 Pro、GPT-5.4 等 7 个
    摘要VEX-Bench 用筛查时的五维复杂度衡量虚假信息对核查容量的占用,并报告生成与核查的成本差。

    VEX-Bench 把 LLM 虚假信息的风险从“能否生成”改成“筛查时会占用多少核查容量”。

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已经到底了