从期望危害到似然:LLM 智能体越狱的概率重构
提出 OPUR 攻击,用似然梯度优化对抗后缀越狱 LLM 智能体
- arXiv
- 2610.09973
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 攻击者
- 白盒
- 被测模型
- Llama-3.1-8B-Instruct、Ministral-8B-Instruct-2410
提出 OPUR 攻击,用似然梯度优化对抗后缀越狱 LLM 智能体
提出持久视觉记忆注入,使对抗图像经缓存在触发时操控输出
摘要论文提出 P-VMI,证实对抗输入被掩蔽后仍可经 KV 缓存持久控制模型,强调了保留状态的安全风险。
提出 JIL 对抗后缀,压低长度预测以抬高请求调度优先级
JIL 是对预测式 LLM 调度的攻击:用对抗后缀压低长度预测,使请求在 SRPT 式队列里更早得到服务。
用词级归因指导同义词替换,翻转提示注入检测并验证越狱
摘要作者称检测靠分散的词法线索。
提出广度优先后缀搜索 BOSS,改进 GCG 越狱优化
BOSS 是插在 GCG 类离散 suffix 优化上的搜索框架:局部梯度更新不变,变的是固定预算花在深度还是广度。
提出 DIVA,利用跨步条件传播对离散扩散视觉语言模型实施视觉越狱
提出 SN-Guided Diffusion,利用安全神经元实现离线越狱
论文系统评估了扩散大语言模型(DLLM)在安全对齐中的双重角色——既作为白盒攻击目标,又作为黑盒越狱生成的对抗工具。
用通用扰动对恶意软件分类器及漂移检测器做规避与后门投毒
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 SlotGCG,按注意力选槽插入对抗 token 以越狱指令模型
提出 Misrouter,借 MoE 路由优化仅输入前缀并迁移攻击
提出 PEO,直接优化原提示词嵌入实现白盒越狱
PEO是一种不追加对抗 token 的 white-box 越狱:直接改已有提示词嵌入,并只对未成功样本更换续写目标再优化。
提出四种阶段转换攻击,绕过推理模型的安全推理护栏
提出提取对齐 LLM 内嵌安全分类器并攻击其代理的越狱方法
作者提出一种白盒越狱做法:抽出对齐 LLM 内部 safety classifier 的近似,再攻击该近似并迁回原模型。