攻击arXiv 2601.02670
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
- Llama-3.3-70B-Instruct、Llama-3.1-8B-Instruct、GPT-5.1 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。
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。
提出 Bi-QSTO,优化能穿过质量筛选并在微调中削弱安全对齐的投毒样本
Bi-QSTO 研究一个实际训练缺口:基于质量的数据选择会先于微调决定样本去留,而以往微调投毒多假设毒样本直接进入训练集。已对齐 LLM 的拒答会被少量有害或看似无害的微调样本削弱。作者用三个问题串起实验:选择能否排除毒样本。
提出 JailbreakSkill,用可演化技能自动搜索并复用越狱提示
提出 CodeMimicry,以结构化代码补全诱导模型生成有害内容
提出跨目标课程强化学习,生成间接提示注入以劫持智能体
该研究针对强化学习自动化提示注入红队在攻击前沿大模型时的冷启动问题,提出了一种基于目标模型鲁棒性递进的课程强化学习方法。