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 CRIME 框架,组合良性 Agent 技能诱发恶意行为
CRIME 把公共技能库中各自通过审查的技能配成两两组合,看联合执行能否实现指定恶意任务。。
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 RedEvoAgent,演化攻击技能对黑盒智能体做自动红队
RedEvoAgent 是面向产品级 black-box 智能体的自动红队方法,用一份可演化、人类可读的攻击技能编排多个越狱工具。。
提出工作流级越狱,让编程 Agent 在开发任务中写入有害示例
这是一项生产 IDE 编码智能体的工作流越狱研究,受测对象是 Copilot 的四个模型后端,而非评测流水线中的名义目标。
提出 CFD 跨会话分解攻击,利用工件来源缺口绕过工具型 Agent 的本地检查
CFD针对工具型 LLM 智能体:利用 artifact 来源不被跟踪这一部署失败模式,把有害目标拆开后延迟组合。
提出 TRACE 框架,用分解与可演化多轮策略诱导智能体执行有害工作流
提出 SWhisper,用近超声波向语音驱动 LLM 隐蔽注入越狱提示
提出 Blindfold,用动作级操纵越狱具身 LLM
Blindfold 是面向具身 LLM 规划模块的 no-box 攻击,把恶意意图改写成看似良性的动作序列。
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。
提出双重隐写越狱 Odysseus,用图像隐写绕过多模态系统安全过滤器
提出自适应攻击框架,击穿越狱与提示注入防御
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。