对大型语言模型 (也称为 LLMs) 的滥用进行了研究，发现存在越过社会伦理道德保障的破解攻击，相关研究呈现了不同的破解方法和违规类别，展示了破解提示的攻击效果，以及破解攻击与模型之间的转移性。这一研究强调了对不同破解方法进行评估的必要性，为未来研究提供了启示，并为从业者评估破解攻击提供了基准工具。

Feb, 2024

通过改变文本生成策略，我们提出一种新的攻击方法（生成利用攻击），成功地使 11 种语言模型的对齐率从 0% 提高到超过 95%；我们还提出了一种有效的对齐方法，可在攻击下合理降低对齐失误率。这项研究强烈呼吁在发布开源大型语言模型之前进行更全面的红队测试和更好的对齐方式。

Oct, 2023

通过广泛的实证研究，我们对多语言越狱攻击进行了深入探究，提出了一种新的语义保持算法来创建多语言越狱数据集，并对包括 GPT-4 和 LLaMa 在内的开源和商业语言模型进行了详尽评估，并实施了微调缓解方法。我们的发现显示出，我们的缓解策略显著增强了模型的防御能力，将攻击成功率降低了 96.2%。这项研究为理解和缓解多语言越狱攻击提供了宝贵的见解。

Jan, 2024

本文研究了对抗大型多模态语言模型（MLLMs）的问题，通过引入 JailBreakV-28K 评估 LLM 越狱技术对 MLLM 的可迁移性，并评估了 MLLM 对多样越狱攻击的鲁棒性，结果表明 MLLM 存在来自文本处理功能的关键脆弱性，强调了未来在文本和图像输入方面解决 MLLM 对齐漏洞的迫切性。

Apr, 2024

我们提出了 Tastle，一种新颖的黑盒越狱框架，用于自动化红队攻击大型语言模型（LLMs），通过设计恶意内容隐藏和内存重构来破解 LLMs，实验证明了我们的框架在有效性、可扩展性和可转移性方面的优越性，并评估现有的越狱防御方法的有效性以及发展更有效和实用的防御策略的重要性。

Mar, 2024

最近，大型语言模型（LLMs）取得了明显的进展，并在各个领域得到广泛应用。然而，人们越来越担心 LLMs 可能被滥用以生成有害或恶意内容。本研究介绍了一种抵御潜在破坏对齐的攻击的强韧对齐语言模型（RA-LLM），它可以直接在现有的对齐语言模型上构建，无需进行昂贵的重训练或微调过程。此外，我们还提供了对 RA-LLM 的理论分析，以验证其在抵御破坏对齐攻击方面的有效性。通过对开源大型语言模型进行的实际实验，我们证明 RA-LLM 可以成功抵御最先进的对抗性提示和流行的手工破解提示，将其攻击成功率从近 100％降低到约 10％或更低。

Sep, 2023

为了解决大型语言模型在破解攻击中的脆弱性，提出了 SmoothLLM 算法，通过对输入的随机扰动和聚合进行检测，降低了攻击成功率，并在攻击缓解上提供了可证明的保证。

Oct, 2023

使用少量样本演示和特殊系统标记，通过随机搜索精确破解文本语言模型（LLMs），以获得高准确率的自动语音识别结果（ASRs）。

Jun, 2024

该研究对破解大型语言模型（LLMs）及其防御技术进行了全面分析，评估了九种攻击技术和七种防御技术应用于 Vicuna、LLama 和 GPT-3.5 Turbo 三个不同语言模型的效果，并释放了数据集和测试框架，以促进 LLM 安全领域的进一步研究。

Feb, 2024

该研究聚焦于多模态大型语言模型（MLLMs）的越狱攻击，旨在引导 MLLMs 生成令人反感的响应来对抗危险用户查询。提出了一种基于最大似然的算法，可以寻找 “图像越狱提示”（imgJP），在多个未知提示和图像上实现对 MLLMs 的越狱。我们的方法具有很强的模型可迁移性，生成的 imgJP 可被转移到各种模型中，包括 MiniGPT-v2、LLaVA、InstructBLIP 和 mPLUG-Owl2 等，以黑盒方式进行越狱。此外，我们揭示了 MLLM 越狱和 LLM 越狱之间的联系。因此，我们引入了一种基于构造的方法，将我们的方法应用于 LLM 越狱，比当前最先进的方法更高效。代码可在此处找到。警告：一些由语言模型生成的内容可能对某些读者具有冒犯性。

Feb, 2024