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。
提出跨通道分段攻击,借 MCP 多通道隐式信任外发敏感数据
摘要论文揭示了 MCP 多通道隐式信任层级,通过跨通道分段与协议级利用突破现有防御,展示了严重的凭证外发风险。
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。
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。