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10月8日 · 周四

DeepSeek · 论文

精选论文 9 篇
DeepSeek

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报告与框架

System Card前沿安全框架
  1. 攻击arXiv:2601.02670 · 59

    SLIP：无需外部攻击模型的多轮自我越狱，在 11 个模型上平均成功率 94.7%

    作者提出无攻击模型的SLIP，在AdvBench上对11个模型取得平均94.7%的ASR且平均仅需7.9次查询。

    • 94.7%AdvBench 上 11 个模型、SLIP 默认设置下的平均 ASR（Table 1）
    • 94.4%HarmBench 上 11 个模型、SLIP 默认设置下的平均 ASR（Table 1）
    • 7.9AdvBench 上 SLIP 每成功攻击一次的平均 API 查询次数（Table 2）
    6 问速览论文研究对齐大模型能否在无需外部攻击模型的情况下，仅利用自身潜在知识引导多轮对话实现自我越狱。

    1. 这篇论文试图解决什么问题？

      论文研究对齐大模型能否在无需外部攻击模型的情况下，仅利用自身潜在知识引导多轮对话实现自我越狱。

    2. 有哪些相关研究？

      论文梳理了模型对齐、单轮越狱与多轮越狱工作，重点对比了依赖外部攻击模型的基线及树搜索方法。

    3. 论文如何解决这个问题？

      SLIP 构建安全数据种子池并利用词频与嵌入相似度识别词汇差距，以广度优先搜索驱动模型逐步展开有害回答。

    4. 论文做了哪些实验？

      SLIP 在两项基准上取得约 94% 平均 ASR 且平均仅需 7.9 次查询，现有多轮防御表现出模型间差异。

    5. 有什么可以进一步探索的点？

      作者指出方法仅在英语提示词上验证，防御监控不足以抵御自适应攻击，且表征代理与内部状态可能存在差异。

    6. 总结一下论文的主要内容

      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。

    完整解读
  2. 攻击arXiv:2609.15989 · 57

    研究者提出 plan injection 攻击，可绕过思维链监控

    研究发现在上下文植入良性表述的有害计划可诱导模型采纳并改写推理，在不同基准上对思维链监视器取得 25%–33% 的逃避率。

    • 85.7%在 APPS hardcoded-special-case 下 DeepSeek-R1-0528 采纳计划的成功率（Figure 3）
    • 98.9%在 Bio-Math 上 DeepSeek-R1-0528 采纳计划并输出生物与数学答案的成功率（Figure 3）
    • 0.5%在 APPS 上行动模型生成的 CoT 复制超过一半注入计划逐字内容的比例（Table 7）
    6 问速览思维链监视器易被上下文中伪装成良性推理的“计划注入”绕过，行动模型会将其改写为自身推理从而隐匿恶意意图。

    1. 这篇论文试图解决什么问题？

      思维链监视器易被上下文中伪装成良性推理的“计划注入”绕过，行动模型会将其改写为自身推理从而隐匿恶意意图。

    2. 有哪些相关研究？

      相关工作涵盖提示轻推、隐写与微调逃避、监视器推理预算研究；本文区别在于有害规划发生在上游且表述良性。

    3. 论文如何解决这个问题？

      通过调查智能体发现免指令的纯思维链植入最有效，并在代码后门与跨领域计算中扩展为良性叙事伪装流水线。

    4. 论文做了哪些实验？

      评测显示最强监视器仍漏检至少 25% 的攻击，增加思考预算或提供注入计划可能诱导监视器主动合理化恶意行为。

    5. 有什么可以进一步探索的点？

      作者指出未来需验证更多模型家族与端到端注入链路，并量化思考预算增加导致监视失效的普遍性。

    6. 总结一下论文的主要内容

      论文指出模型会将外部上下文中的伪装计划改写为自身推理，使思维链监视器失效甚至反向合理化恶意行为。

    完整解读
  3. 攻击arXiv:2609.29775 · 56

    输出前缀攻击瞄准推理模型：注入推理通道可将攻击成功率推高至 99%

    评估显示单独注入推理几乎无效（ASR≈0%），但搭配前缀可将 Gemini 3 Flash Preview 的 ASR 升至 99%（Table 3）。

    • 99%Gemini 3 Flash Preview 推理+静态前缀 ASR（Table 3）
    • 0%DeepSeek V4 Flash 仅注入推理 ASR（Table 3）
    • 76%DeepSeek V4 Flash 推理+上下文前缀 ASR（Table 3）
    6 问速览研究探究输出前缀攻击与草稿推理通道注入对推理大模型安全对齐的有效性及防御机制。

    1. 这篇论文试图解决什么问题？

      研究探究输出前缀攻击与草稿推理通道注入对推理大模型安全对齐的有效性及防御机制。

    2. 有哪些相关研究？

      论文梳理了非推理模型的输出前缀攻击、推理带来的安全漏洞、对话与推理注入及前缀感知防御等研究。

    3. 论文如何解决这个问题？

      论文提出 3×2 析因攻击方案，结合针对性草稿推理生成与 API 前缀注入，系统评估推理通道的脆弱性。

    4. 论文做了哪些实验？

      实验覆盖 3 款模型与 1800 个测试样例，发现纯推理注入无效，但结合前缀后 ASR 最高可升至 99%。

    5. 有什么可以进一步探索的点？

      论文指出研究仅探索三款模型与单一数据集且裁判验证较少，未来计划扩展基准并研究注意力机制。

    6. 总结一下论文的主要内容

      论文针对推理大模型评估输出前缀与草稿推理注入，发现二者协同可推高 ASR，同时指出安全防护能够在系统层面解决该漏洞。

    完整解读
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