从期望危害到似然:LLM 智能体越狱的概率重构
提出 OPUR 攻击,用似然梯度优化对抗后缀越狱 LLM 智能体
- arXiv
- 2610.09973
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 攻击者
- 白盒
- 被测模型
- Llama-3.1-8B-Instruct、Ministral-8B-Instruct-2410
提出 OPUR 攻击,用似然梯度优化对抗后缀越狱 LLM 智能体
提出 ReSA,从对齐模型行为恢复安全奖励并在解码时反转
ReSA 是一种对抗攻击:从对齐模型的可观察行为恢复代理安全奖励,再在解码时把该奖励反过来用。。
提出 TRACER,从权重差识别扩散模型被擦除概念
TRACER 针对的是遗忘扩散模型上的目标识别:提供者从公开基座 W 用已发表方法擦掉未知集合 S⋆,只发布 W′。攻击者还有假定包含这些概念的词表,但不知擦了谁、擦了几个、用了什么算法。
提出 LiBRA,在潜空间双向优化以规避图像水印双侧检测
摘要LiBRA 用双向潜空间优化规避双侧水印检测,并提高相对反转基线的保真。
提出 UNTAG,绕过开源权重模型的 trigger-tag 滥用检测
UNTAG 是针对开放权重 LLM 上条件滥用检测 trigger-tag 的统一攻击评估:信号可以在解码期注入,也可以写进权重,但攻击者若能改输出或改已发布权重,检测可以失效。
提出 ReGap,用自生成伪监督微调恢复模型中的隐私关联
摘要提出无真实私有监督的恢复攻击 ReGap,实验显示微调可通过自生成数据唤醒模型潜在隐私关联,突显后适应隐私风险。
提出 PRETEXT 攻击,迭代改写技能文本绕过技能扫描器并让 Agent 执行木马
PRETEXT 是一项针对基于“静态规则加语义大模型”的智能体技能安全检测框架的白盒攻击与协同进化评估研究。
提出跨架构攻击 CSR,用概念分数参数重学习恢复文生图被擦除概念
提出 BoundStyle 与 StyleAT,对抗训练防御人脸识别语义攻击
StyleAT 用可调的 StyleGAN3 潜空间攻击 BoundStyle 对人脸识别做对抗训练,以抵抗一般语义编辑,并在评测中面对训练时未见的 DiffPrivate。
揭示拆分训练返回梯度以零支撑暴露诱饵行并泄露训练内容
这是一项关于双节点大语言模型拆分训练系统的系统安全案例研究,揭示了评估工具遗漏反向信道所导致的静默隐私失效。
提出广度优先后缀搜索 BOSS,改进 GCG 越狱优化
BOSS 是插在 GCG 类离散 suffix 优化上的搜索框架:局部梯度更新不变,变的是固定预算花在深度还是广度。
提出 DIVA,利用跨步条件传播对离散扩散视觉语言模型实施视觉越狱
提出参考嫁接,在推理阶段用激活干预诱导沙袋隐藏能力
摘要提出参考嫁接在推理阶段以低成本匹配微调诱导效果,揭示隐瞒表征重叠与阈值门控机制。
提出 SN-Guided Diffusion,利用安全神经元实现离线越狱
论文系统评估了扩散大语言模型(DLLM)在安全对齐中的双重角色——既作为白盒攻击目标,又作为黑盒越狱生成的对抗工具。
提出 Concept2Scenario,借助内部概念归因发现可迁移的越狱场景
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。
提出 SMT 框架,用模拟审核轨迹越狱函数调用 LLM
提出 SlotGCG,按注意力选槽插入对抗 token 以越狱指令模型
提出 CodecAttack,在编解码器隐空间构造可穿透有损压缩的对抗音频
提出单神经元激活干预,抑制拒答神经元或放大概念神经元以绕过安全对齐
摘要作者称大模型安全由拒答门控与概念底座构成,干预单个神经元足以双向击穿对齐,且拒答神经元在预训练阶段已然存在。
提出 GPO-V,用全局概率优化的视觉扰动越狱扩散视觉语言模型
GPO-V 把越狱从“开头必须顺从”改成“整段去噪概率朝肯定方向走”。。