跳到正文
10月9日 · 周五

全部论文

找到 7 篇
筛选4
同一类里任选其一,不同类之间同时满足;数字是加上其他已选条件后的篇数。另有 643 篇还没打标签,不在筛选结果里。

另有 643 篇论文还没打上分类标签,暂不在筛选结果里。

  1. 攻击arXiv 2607.03968

    研究揭示 IDE 编程 Agent 的工作流级越狱:GitHub Copilot 四后端 816/816 生成有害内容

    提出工作流级越狱构建,经多轮开发工作流诱导编程 Agent 在代码中写出有害内容

    发表
    攻击者
    黑盒、无盒
    测试
    Gemini 3.1 Pro、Gemini 3.5 Flash、Llama 3.1-8B 等 5 个

    摘要论文揭示了 IDE 编程智能体在多轮开发工作流中会绕过单轮拒答并自行写出有害代码,呼吁防御转向工作流与代码产物级审查。

    深度解读完整解读
  2. 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

    发表
    攻击者
    黑盒
    测试
    Gemini-2.5-Pro、Gemini-2.5-Flash-Lite、Llama-3.3-70B-Instruct 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。

    深度解读完整解读
  3. CS-Guard:首个面向代码生成安全的 LLM 护栏评测基准

    提出 CS-Guard 基准与虚构场景攻击,评测代码生成护栏

    发表
    攻击者
    黑盒
    测试
    CodeLlama-13B-Instruct、DeepSeekCoder-V2-Lite-16B、GPT-OSS-20B 等 7 个

    摘要论文提出了代码安全护栏基准 CS-Guard,评估发现现有护栏对虚构场景攻击和代码级恶意请求防御较弱。

    深度解读完整解读
  4. 攻击arXiv 2609.15383

    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

    发表
    攻击者
    黑盒
    测试
    Gemma-4-31B、Gemma-4-12B、GPT-5.5 等 7 个

    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。

    深度解读完整解读
  5. 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
    Gemini 3.5 Flash、Gemini 3.1 Pro Preview、DeepSeek-V3 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。

    深度解读完整解读
  6. 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
    Gemini-2.5-Flash、Qwen3-Next-80B、DeepSeek-V3.2 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。

    深度解读完整解读
  7. 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、Llama Guard 3 (meta-llama/Llama-Guard-3-8B)、Qwen2.5-7B-Instruct
    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。

    深度解读完整解读
已经到底了