OpenAI · 论文

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。

摘要从犯罪学视角揭示 AI 奖励作弊规律，发现言行脱节且规范澄清能消除违规。

摘要论文构建了工作空间智能体运行时风险基准 EvoRiskBench，发现高执行力智能体在 IPI 下面临较高安全风险。

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。

摘要论文揭示多智能体层级委托会导致单模型安全对齐失效，多项前沿模型有害执行大幅增加且单层防御难以奏效。

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。

摘要构建开放多靶场评测基础设施 AGENTCYBERRANGE，测定前沿 AI 网络攻击能力并揭示其端到端规划短板。

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。

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。