arXiv论文:对Yoruba和Nigerian Pidgin的6个大模型红队评测显示英语安全对齐无法迁移
arXiv:2610.39590论文用400条显式对抗prompt对6个大模型在英语、Yoruba和Nigerian Pidgin三种语言下进行红队评测,分为四类危害,由母语标注者打分并用Cohen's κ评估一致性。
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arXiv:2610.39590论文用400条显式对抗prompt对6个大模型在英语、Yoruba和Nigerian Pidgin三种语言下进行红队评测,分为四类危害,由母语标注者打分并用Cohen's κ评估一致性。
arXiv:2610.39509 论文在 Llama-3-8B、Llama-3.1-8B、Llama-3.2-3B、Mistral-7B、Qwen2.5-7B、Gemma2-9B、Phi-4-14B 七个开源/API 模型上系统评测了五类越狱攻击(直接请求、角色扮演、假设性框架、指令覆盖、混淆)和四种轻量防御。
论文对五类越狱攻击(直接请求、角色扮演、假设性框架、指令覆盖、混淆)在 Llama-3-8B、Llama-3.1-8B、Llama-3.2-3B、Mistral-7B、Qwen2.5-7B、Gemma2-9B、Phi-4-14B 七个模型上做系统评测,并对关键词黑名单、自我提醒提示、改写净化、困惑度过滤四种防御机制进行对比。
arXiv:2610.38895 论文提出 FlipJev,针对 Jev 这一代表性 typed decision 模型的快速黑盒查询式攻击,无需调用攻击者大语言模型。
论文提出 PrivacyEvalClaw,一个免训练的审议式代理,用于评估 LLM 越狱回复中的隐私泄露。它将评测器和分析模块视为工具,自适应收集证据、调查不确定披露并调和冲突信号后再给出判断。
arXiv:2610.36711 提出 PrivacyEvalClaw,一个免训练的审议式代理,用于评估 LLM 越狱回复是否泄露个人信息,尤其针对间接、部分、上下文相关或混淆的披露场景。
arXiv 论文提出 SentryBench,一个面向公共安全场景中工具调用 LLM Agent 的成本敏感基准与成本模型,场景基于真实报警通话记录、灾害消息和真实注入/越狱 payload。
arXiv 论文 SPOOK 提出在空白画布上用像素级爬山法做稀疏像素编辑,在黑盒设置下探测视觉编码器的表征几何。
论文提出对抗攻击框架 MIG-COW,通过动量积分梯度与共识正交分解结合,捕捉异构 CNN 与 ViT 检测器的共性与模型特有漏洞。在 AADD-2025 Challenge 基准上,MIG-COW 白盒攻击成功率达 99.96% 且 SSIM 感知相似度高,显著优于现有基线;但对官方黑盒目标的 ASR 仅为 7.16%,尽管总分最佳,仍凸显迁移性难题。
作者提出 DiagSafe 诊断式评测框架,用提示词级评分细则替代二元安全标签,从安全与有用性两个维度给出显式判据。该框架构建了基于 84 类安全分类体系的中英双语基准,包含 DiagBase 与 DiagAttack 两个子集,实验显示其与人工标注一致率达 95.34%,高于基线的 69%-87%,评判者间一致性 Cohen's κ = 0.864。
论文提出针对多模态扩散管线后置安全检查器的定向越狱攻击 Mirage,将 NSFW 或恶意目标隐藏在良性图像的不可感知扰动中,使生成输出保留对抗语义并绕过检查器。