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10月9日 · 周五

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找到 13 篇

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  1. 攻击arXiv 2606.21077

    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

    发表
    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。

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  2. 攻击arXiv 2607.23496

    Concept2Scenario:用 SAE 概念归因发现可迁移的越狱场景

    提出 Concept2Scenario,借助内部概念归因发现可迁移的越狱场景

    发表
    攻击者
    白盒、黑盒
    测试
    Qwen3.5-9B、Llama-3.1-8B、Ministral-3-8B 等 10 个

    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。

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  3. 攻击arXiv 2608.10393

    DURA:用扩散模型生成自然对抗补丁攻击 VLA 机器人模型

    提出 DURA,沿扩散潜空间生成自然对抗补丁,把机器人动作导向指定目标

    发表
    测试
    OpenVLA-7B、π0-FAST、openvla-7B
    摘要DURA 用扩散潜空间轨迹生成自然补丁,白盒与黑盒都能把 VLA 导向指定动作。

    DURA 是针对 VLA 的扩散式、补丁内容不受限的机器人攻击,同时支持白盒梯度和只看动作输出的黑盒。

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  4. 攻击arXiv 2609.15989

    研究者提出 plan injection 攻击,可绕过思维链监控

    提出 plan injection 攻击,植入良性伪装计划以绕过思维链监视器

    发表
    攻击者
    灰盒
    测试
    Qwen2.5-Coder-7B-Instruct、Qwen3-8B、DeepSeek-R1-0528 等 6 个

    摘要论文指出模型会将外部上下文中的伪装计划改写为自身推理,使思维链监视器失效甚至反向合理化恶意行为。

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  5. 攻击arXiv 2609.08236

    研究:内容不变的风格包装可翻转 LLM 安全评判器的判定

    提出内容不变样式包装,翻转安全评审器的判定

    发表
    攻击者
    黑盒
    测试
    Keyword (rulebased)、GPT-4o-mini (gpt4o)、GPT-4o-mini (strongreject) 等 12 个
    摘要论文揭示特定安全评审器易受保持内容不变的外层包装诱导改变判定,并指出安全评估应将判定稳定性作为重要考量指标。

    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。

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  6. 攻击arXiv 2607.18056

    上海 AI 实验室提出 Intern-BioBreaker,在 14 个前沿模型上暴露生物安全越狱风险

    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

    发表
    测试
    DeepSeek-V3、Kimi-K2.6、DeepSeek-V4-Pro 等 14 个

    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。

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  7. 攻击arXiv 2609.01023

    Akrasia:针对推理型代码 LLM 的隐蔽后门攻击

    提出推断期后门攻击 AKRASIA,用代码触发器与伪装推理篡改代码输出

    发表
    测试
    Claude-Sonnet-5、GPT-5.5、Gemini-3.5-flash 等 7 个

    摘要论文针对推理代码大模型提出了隐蔽推断期后门攻击 AKRASIA,揭示了模型思维链可被利用进行欺骗性伪装的安全隐患。

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  8. 攻击arXiv 2609.02414

    Blueprint 框架用世界观模拟与 18 个影响因子提升多轮越狱成功率

    提出多轮越狱框架 BLUEPRINT,用世界观模拟与心理因素诱导有害输出

    发表
    攻击者
    黑盒
    测试
    Qwen3-Next-80B、DeepSeek-V3.2、GLM-4.7 等 6 个
    摘要BLUEPRINT 解耦多轮越狱策略与情境模拟,揭示任务具象化是摆脱拒绝的核心机制,为多轮安全防御提供新视角。

    BLUEPRINT 是一个将因子化社会影响力策略空间与跨轮世界观模拟解耦的多轮大语言模型安全评测框架。

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  9. 评测与基准arXiv 2609.36849

    研究评估 GradSafe 在多轮对话中的越狱检测脆弱性

    评测多轮对话中 GradSafe 越狱检测的可分性与脆弱性

    发表
    测试
    Llama 3.1 8B Instruct、Qwen2.5-7B-Instruct、Llama Guard 3 (meta-llama/Llama-Guard-3-8B)
    摘要CWS 显示不安全梯度在真实多轮流量中变弱,且随攻击族和模型而变。

    作者评估梯度越狱检测从单条提示词迁到多轮对话后还剩多少可分性,方法是用 Context Window Scanner 把 GradSafe 原封不动地套到用户轮窗口上。

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已经到底了