攻击arXiv 2610.09973
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
- 攻击arXiv 2610.05894
研究者提出闭环偏见注入攻击
提出闭环激活引导，在扩散语言模型去噪过程中注入定向偏见
- arXiv
- 2610.05894
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 攻击者
- 灰盒
- 被测模型
- LLaDA-8B-Instruct、Dream-v0-Instruct-7B、LLaDA-MoE-7B-A1B-Instruct
摘要通过去噪中间概率反馈动态调节残差流转向，证明扩散语言模型在推理服务栈中存在闭环偏见注入脆弱性。
- 攻击arXiv 2610.01062
Kernelized Activation Steering：将激活引导推广到再生核希尔伯特空间的新框架
提出核化激活引导 KAS，在推理时自适应转向激活以诱导越狱
- arXiv
- 2610.01062
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- Qwen2.5-7B-Instruct、Gemma-2-9B-IT、Llama-3.1-8B-Instruct 等4个
摘要KAS 用核梯度做局部自适应转向，并在线性核下恢复 DiM。
Kernelized Activation Steering（KAS） 把推理时的激活转向写成核空间中的优化，使更新随当前激活相对源、目标参考集的位置而变化。
- 攻击arXiv 2609.39788
研究：多智能体系统潜在通信链路可被训练用于提升有害顺从
提出只训练或篡改多智能体潜在通信链路来提高有害遵从
- arXiv
- 2609.39788
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 多智能体
- 被测模型
- Llama-3.2-3B-Instruct、Qwen2.5-3B-Instruct、Gemma-3-1B-IT 等7个
摘要潜在链路本身即可改变冻结智能体系统的安全，奖励既能攻击也能修复。
学习得到的潜在通信链路会改变由冻结、对齐智能体组成的系统是否遵从有害请求。。作者研究三种拓扑：双智能体、三级顺序协作，以及双专家加汇总。
- 攻击arXiv 2609.29775
输出前缀攻击瞄准推理模型
提出推理通道预填与输出前缀组合攻击以越狱推理模型
- arXiv
- 2609.29775
- 发表
- 层
- 提示层
- 场景
- 模型与 API
- 攻击者
- 黑盒
- 被测模型
- Gemini 3 Flash Preview、DeepSeek V4 Flash、Claude Haiku 4.5
- 攻击arXiv 2609.09553
研究：任意密文攻击前沿大模型无需微调即可越狱
提出任意字母置换密码越狱，无需微调即可诱导有害输出
- arXiv
- 2609.09553
- 发表
- 层
- 提示层
- 场景
- 模型与 API
- 攻击者
- 黑盒
- 被测模型
- Claude Sonnet 4、Claude Sonnet 4.5、Gemini 3 Flash (preview) 等7个
摘要前沿大模型无需微调即可通过提示词学会字母置换密码，进而绕过分类器与对齐，作者呼吁关注能力提升带来的安全风险。
- 风险行为arXiv 2609.08186
论文揭示大推理模型的对齐崩溃并提出 Reasoning Trap 越狱范式
揭示推理加深引发的对齐坍塌，用 Reasoning Trap 放大越狱
- arXiv
- 2609.08186
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- Qwen3-8B、Qwen3-14B、Llama2-7B 等8个
摘要更深推理提升题目准确率，同时提高扰动下的相对损失。
作者研究扩展推理是否以对齐稳健性为代价，提出 ALR、RT 与 RRA。。
- 攻击arXiv 2609.02172
BOSS：以广度优先后缀搜索改进 GCG 越狱优化
提出广度优先后缀搜索 BOSS，改进 GCG 越狱优化
- arXiv
- 2609.02172
- 发表
- 层
- 提示层
- 场景
- 模型与 API
- 攻击者
- 白盒
- 被测模型
- Llama-2-7B-Chat、Yi-1.5-9B-Chat、Qwen2-7B-Instruct 等8个
摘要BOSS 把 GCG 类优化从单条深搜索改为多条短轨迹加源侧诊断。
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。
- 攻击arXiv 2609.05525
DIVA：针对离散扩散视觉语言模型的跨步条件传播视觉越狱
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
- arXiv
- 2609.05525
- 发表
- 层
- 提示层
- 场景
- 模型与 API
- 攻击者
- 白盒
- 被测模型
- LLaDA-V、MMaDA、LLaDA2.0-Uni
- 攻击arXiv 2608.07430
研究者提出 SN-Guided Diffusion，利用扩散大模型安全神经元实现离线越狱
提出 SN-Guided Diffusion，利用安全神经元实现离线越狱
- arXiv
- 2608.07430
- 发表
- 层
- 提示层
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- Qwen2.5-7B-Instruct、LLaDA-8B-Instruct、Dream-Instruct-7B 等15个
摘要论文揭示了扩散语言模型对自回归安全神经元的继承性，并提出纯离线黑盒越狱框架 SN-Guided Diffusion。
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。
- 攻击arXiv 2607.23496
Concept2Scenario：用 SAE 概念归因发现可迁移的越狱场景
提出 Concept2Scenario，借助内部概念归因发现可迁移的越狱场景
- arXiv
- 2607.23496
- 发表
- 层
- 提示层
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- Qwen3.5-9B、Llama-3.1-8B、Ministral-3-8B 等6个
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。
- 攻击arXiv 2606.05609
SlotGCG 利用提示词位置漏洞提升 LLM 越狱攻击成功率
提出 SlotGCG，按注意力选槽插入对抗 token 以越狱指令模型
- arXiv
- 2606.05609
- 发表
- 层
- 提示层
- 场景
- 模型与 API
- 攻击者
- 白盒
- 被测模型
- LLAMA2-7B-CHAT、LLAMA2-13B-CHAT、LLAMA-3.1-8B-INSTRUCT 等10个
- 攻击arXiv 2605.20519
CodecAttack：在音频编解码器潜空间构造对抗扰动，绕过有损压缩防御
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
- arXiv
- 2605.20519
- 发表
- 层
- 提示层
- 场景
- 模型与 API
- 攻击者
- 白盒
- 被测模型
- Qwen2-Audio-7B-Instruct、Audio Flamingo 3、Qwen2.5-Omni
- 攻击arXiv 2605.08513
Apple 研究者发现抑制单个神经元即可绕过 LLM 安全对齐
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
- arXiv
- 2605.08513
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 攻击者
- 白盒
- 被测模型
- Qwen3-1.7B、Qwen3-4B、Qwen3-8B 等11个
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。
- 攻击arXiv 2605.07399
研究者提出 GPO-V，用全局概率优化越狱扩散视觉语言模型
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
- arXiv
- 2605.07399
- 发表
- 层
- 提示层
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- LLaDA-V、LaViDA
摘要作者用视觉扰动改 dVLM 的全局生成概率，以绕过两类拒绝。
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”。。
- 攻击arXiv 2605.04446
Misrouter：利用 MoE 路由机制对混合专家大模型发起仅输入攻击
提出 Misrouter，借 MoE 路由优化仅输入前缀并迁移攻击
- arXiv
- 2605.04446
- 发表
- 层
- 提示层
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- GPT-4o mini、Qwen-Plus、Phi-4 等18个
- 攻击arXiv 2604.24983
PEO：直接优化原始提示词嵌入的 LLM 白盒越狱方法
提出 PEO，直接优化原提示词嵌入实现白盒越狱
- arXiv
- 2604.24983
- 发表
- 层
- 提示层
- 场景
- 模型与 API
- 攻击者
- 白盒
- 被测模型
- Vicuna-7B-v1.3、Llama-2-7B-Chat、Qwen3-4B-Instruct 等4个
摘要PEO 原位优化提示词嵌入、多轮只重攻失败样本。
PEO是一种不追加对抗 token 的 white-box 越狱：直接改已有提示词嵌入，并只对未成功样本更换续写目标再优化。
- 攻击arXiv 2603.23269
并非所有 token 都同等重要：面向 LLM 的查询高效越狱模糊测试
提出 TriageFuzz，用替代模型定位敏感片段做查询高效越狱
- arXiv
- 2603.23269
- 发表
- 层
- 提示层
- 场景
- 模型与 API
- 攻击者
- 黑盒
- 被测模型
- Gemma-7B-Instruct、Gemma2-9B-Instruct、LLaMA3-8B-Instruct 等9个
- 攻击arXiv 2603.13847
SWhisper 用近超声隐蔽声学通道对语音驱动 LLM 实现黑盒越狱
提出 SWhisper，用近超声波向语音驱动 LLM 隐蔽注入越狱提示
- arXiv
- 2603.13847
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- LLM 应用
- 攻击者
- 黑盒
- 被测模型
- Meta-Llama-3.1-8B-Instruct、Gemma-3-4B、Qwen2.5-7B-Instruct 等9个
- 攻击arXiv 2603.10091
多流扰动攻击：通过并发任务干扰突破思考型 LLM 的安全对齐
提出多流扰动攻击，交织有害与良性任务绕过思考型 LLM 安全对齐
- arXiv
- 2603.10091
- 发表
- 层
- 提示层
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- Qwen3 1.7B、Qwen3 4B、Qwen3 8B 等11个
摘要多流扰动用任务交织测试 thinking 模式，作者称它同时冲击内容安全与推理稳定性。
多流扰动攻击把有害任务与良性任务织进同一提示词，测试 thinking 模式的内容安全与推理稳定性。作者认为，交织多任务会拉长思考，使安全检测面对被打散的有害意图，并可能把推理用于合理化，或陷入崩溃与重复。方法不访问梯度。