攻击arXiv:2601.02670 · 1月6日
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
模型与 API攻击者黑盒测试GPT-5.1、GPT-4o、Claude-Sonnet-4.5 等 11 个提示层
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。
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攻击arXiv:2607.23496 · 7月26日
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
模型与 API攻击者白盒黑盒测试Qwen3.5-9B、Llama-3.1-8B、Ministral-3-8B 等 10 个提示层
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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攻击arXiv:2608.09867 · 8月11日
研究者利用加密推理块跨模型兼容性窃取专有 LLM 推理链
利用加密思维块的跨模型重放，诱导弱模型逐字转写专有推理链
模型与 API攻击者黑盒测试Claude Opus 4.8、Claude Sonnet 4.6、Claude Haiku 4.5 等 15 个提示层
摘要论文揭示了客户端加密思维块跨模型互换漏洞，提出了低成本提取方法并给出防御方案。
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分析与理论arXiv:2610.01535 · 10月1日
论文：安全路由评测在分布偏移下失效，基线选取偏差被低估
分析分布偏移下安全路由评测的基线选择偏差与虚假下限
LLM 应用测试claude-3-5-sonnet、claude-3-opus、claude-sonnet-4-6 等 12 个应用层
- 越狱
摘要论文揭示安全路由评估在分布偏移下的虚假下限，指出防御重心应转向外部动作级强制。
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攻击arXiv:2608.27531 · 8月27日
MAMJ：面向视觉语言模型的元自适应多模态越狱攻击
提出 MAMJ，在元层面交替优化多模态越狱的策略提示与攻击者权重
模型与 API攻击者黑盒测试GPT-4o、Gemini-3-Pro-Preview、Seed 2.0 等 4 个提示层
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攻击arXiv:2607.26115 · 7月29日
OpenAI 发布 GPT-Red：通过自博弈训练自动化红队智能体
提出自博弈红队智能体 GPT-Red，自动挖掘提示注入与越狱攻击
AI Agent攻击者黑盒测试GPT-5.6、GPT-5.5、GPT-5.4 等 8 个应用层
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攻击arXiv:2609.08236 · 9月8日
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
模型与 API攻击者无盒黑盒测试Keyword (rulebased)、GPT-4o-mini (gpt4o)、GPT-4o-mini (strongreject) 等 12 个提示层
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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攻击arXiv:2609.15383 · 9月14日
微软团队提出 capability laundering 攻击：弱模型拆分任务向对齐前沿模型套取能力
提出能力洗钱攻击，让未对齐编排器拆分任务向对齐模型套取能力
编程 Agent攻击者黑盒测试GPT-5.5、Claude Opus 4.8、Grok-4.3 等 7 个应用层
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。
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攻击arXiv:2609.09553 · 9月9日
研究：任意密文攻击前沿大模型无需微调即可越狱
提出任意字母置换密码越狱，无需微调即可诱导有害输出
模型与 API攻击者黑盒测试Claude Sonnet 4、Claude Sonnet 4.5、Gemini 3 Flash (preview) 等 7 个提示层
摘要前沿大模型无需微调即可通过提示词学会字母置换密码，进而绕过分类器与对齐，作者呼吁关注能力提升带来的安全风险。
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攻击arXiv:2607.18056 · 7月20日
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
模型与 API测试DeepSeek-V3、Kimi-K2.6、DeepSeek-V4-Pro 等 14 个提示层
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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攻击arXiv:2609.38899 · 9月30日
SceneJail：利用视频场景上下文越狱多模态大模型
提出 SceneJail，利用视频情境上下文越狱视频多模态模型
模型与 API攻击者黑盒测试Qwen2.5-VL-7B-Instruct、Qwen2.5-VL-32B-Instruct、Qwen3-VL-8B-Instruct 等 8 个提示层
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评测与基准arXiv:2608.03070 · 8月4日
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
模型与 API测试Claude Fable 5、Claude Opus 4.8、GPT-5.6 Sol 等 8 个提示层
- 越狱
- 护栏与评审
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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攻击arXiv:2609.36941 · 9月29日
研究者提出针对黑盒 LLM 的实用密钥提取框架
提出用扰动蒸馏本地代理并离线过滤来提取黑盒模型凭据
模型与 API攻击者黑盒测试DeepSeek-Coder-7B、LLaMA-3-8B、Qwen2.5-Coder-7B 等 8 个模型层
- 提取与窃取
摘要论文提出扰动蒸馏与离线过滤两阶段框架，实现了 output-only 访问下延迟降低的黑盒大模型 API key 提取。
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已经到底了