大模型越狱的前缀注入攻击交互式演示 [N]
摘要
一个交互式演示,展示如何利用前缀注入攻击对大模型进行越狱,用户可以自行构造注入的前缀和系统提示词,以诱导模型产生不期望的行为。
暂无内容
查看缓存全文
缓存时间: 2026/10/04 21:10
# Prefix Injection(前缀注入)
来源:https://theabbie.github.io/prefixinjection
输入
系统提示词
试用示例
用户提示词
注入的肯定性前缀
运行
响应
``
运行一个提示词,即可查看后续内容。
``
LLM 载荷 ``
{}``
相似文章
大型语言模型中的不完整提示越狱
本文正式定义了不完整提示越狱(IPJ),这是一种漏洞,当不完整的恶意提示导致大型语言模型生成有害的延续内容时,并分析了吸引子类型和神经元层面的防御机制。
针对黑盒大语言模型的受控解码攻击
本文提出一个框架,通过纯文本续接接口对黑盒大语言模型实施越狱攻击,结合基于采样的分布重构、风险门控残差控制以及推测性多 token 执行,在不获取模型权重或 token 概率的情况下绕过安全对齐机制。
Latent Fusion Jailbreak: 混合有害与无害表征以诱发不安全的大语言模型输出
介绍Latent Fusion Jailbreak(LFJ),一种白盒攻击方法,通过混合大语言模型隐藏状态中有害提示与无害提示的表征,达到94.13%的攻击成功率。同时提出一种潜在对抗训练防御方法,将攻击成功率降低至12.37%。
语法约束解码可诱使大语言模型生成恶意代码
本文揭示,语法约束解码(GCD)可被利用为一种越狱攻击(CodeSpear),诱使大语言模型生成恶意代码,并提出一种防御方法(CodeShield),在此类攻击下仍能保持安全。
LLM Guard 在 USENIX 2025 的多轮越狱测试中得了 0/8。以下是它被什么捕获了。
Arc Sentry 通过读取模型内部状态而非文本输出来检测类似 Crescendo 的多轮越狱,捕获了基于文本的监控器完全遗漏的攻击。