BRANCH 方法绕过 6 套多扫描器护栏系统
提出 BRANCH 方法,用分支搜索绕过多扫描器护栏
- arXiv
- 2610.10742
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- LLM 应用
- 攻击者
- 黑盒
- 被测模型
- Meta Llama Guard 3 8B、Meta Llama Guard 7B、Meta Llama Guard 3 1B 等 18 个
另有 194 篇论文还没打上分类标签,暂不在筛选结果里。
提出 BRANCH 方法,用分支搜索绕过多扫描器护栏
提出 ATLAS 用水平集估计恢复黑盒分类器的对抗输入集合
ATLAS 是一个查询式 black-box 框架,用来构造诱发失败的对抗输入集合,供鲁棒性审计使用。
提出 CRIME 框架,组合良性 Agent 技能诱发恶意行为
CRIME 把公共技能库中各自通过审查的技能配成两两组合,看联合执行能否实现指定恶意任务。。
提出 Red-TTT,在攻击过程中更新攻击者实现自动化越狱
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 CodeMimicry,以结构化代码补全诱导模型生成有害内容
提出 SceneJail,利用视频情境上下文越狱视频多模态模型
评测多轮对话中 GradSafe 越狱检测的可分性与脆弱性
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。
提出 FinRT,将消费金融自适应红队轨迹蒸馏为可复用对抗提示生成器
FinRT 是面向消费金融的红队框架:先发现政策失效,再训练一个按政策、领域与目标行为出提示的生成器。
提出 RISE,迭代演化可复用策略对文生图模型做红队
提出 RAMP,逆转对抗扰动加强恶意软件检测器的干净标签后门
RAMP 是 score-based black-box 下的 clean-label 后门增强,对象是会微调的 Windows PE 原始字节恶意软件检测器。
消融比较方言越狱中表层形式、文化框架与策略库的作用
提出 SAST-IR,用有状态攻击者迭代说服无记忆模型接受反事实
提出能力洗钱攻击,拆分任务向对齐模型套取能力
摘要作者提出了能力洗钱攻击,发现未对齐编排器分解咨询对齐模型可恢复能力差距,指出需建立跨会话防御。
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 Repeat-After-Me 自适应视觉提示注入,诱导 VLM 智能体执行指定任务
摘要论文提出了针对黑盒 VLM 的前缀诱导自适应视觉提示注入,在多款模型上诱发了工具调用与隐私泄露。
提出 MIPC 与 CFA,观察模型自拟测验后接受开发者身份
这项工作把“模型自己出题、自己批改、再宣布身份已核验”定义成对话层认证失败,并与后端提权分开。
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
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。
提出 CRACK,用多智能体辩论在黑盒下越狱文生图多层安全过滤
CRACK 是面向文本生成图像模型多层安全栈的黑盒越狱框架,用几何上的 Detection Surface 解释为何粗粒度反馈不够。
提出 ECLIPSE 双通道提示注入,劫持长程 Agent 的动作轨迹