研究:众包微调数据投毒可放大专有指令抽取
提出主题锚点投毒,放大众包微调后的专有指令提取
- arXiv
- 2609.33985
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 攻击者
- 黑盒
- 被测模型
- Qwen2.5-7B-Instruct、Qwen2.5-14B-Instruct、Llama-3.1-8B-Instruct 等4个
摘要论文提出基于主题锚点的数据中毒攻击,证明低比例的中毒样本可在黑盒条件下隐蔽放大微调指令泄漏。
提出主题锚点投毒,放大众包微调后的专有指令提取
摘要论文提出基于主题锚点的数据中毒攻击,证明低比例的中毒样本可在黑盒条件下隐蔽放大微调指令泄漏。
提出能力洗钱攻击,拆分任务向对齐模型套取能力
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。
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
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。
提出 SMT 框架,用模拟审核轨迹越狱函数调用 LLM
提出 Persona Attack,分步写入对话记忆指令以越狱
提出多轮意图欺骗越狱 iDecep,用良性意图伪装引出有害内容
iDecep 是一种黑盒多轮越狱:用表面良性的意图维持与恶意目标贴近的对话,并单独计入 safe completion 替代内容中的有害信息。。
提出 STAR 多轮角色扮演框架,利用对话状态演化绕过安全对齐
提出 MM-Plan 多模态越狱框架,自动规划多轮图像编辑以越狱视觉独占目标
MM-Plan 是面向 Visual Exclusivity 的 black-box 多模态红队方法,并配有人工基准 VE-Safety。
提出 JustAsk,用在线技能选择提取模型系统提示词
提出 ICON 多轮越狱,用意图-上下文先验生成攻击序列
提出 iMIST,用工具伪装和 PPO 迭代越狱大语言模型
iMIST是黑盒越狱方法:把恶意查询伪装成合法工具调用,再用在线强化学习把响应的有害性分数往上推。
提出知识驱动多轮越狱 Mastermind,用策略知识闭环攻击对齐模型
提出多轮多模态越狱,并用 FragGuard 拦截有害响应
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。
提出多轮越狱框架 MEEA,用曝光递进提示与模拟退火绕过对齐
提出图像排版操纵与多轮提示越狱,绕过交通场景视觉语言模型安全对齐
提出 STAC 框架,把恶意目标拆成多轮看似无害的工具调用链
摘要作者提出并验证了智能体在序列化工具攻击下的普遍脆弱性,指出针对累积动作序列防御的必要性。