一篇新的研究论文探讨了一种新颖的 AI 编码代理越狱技术，展示了如何通过在软件开发工作流的多个阶段组装有害目标来实现，而不是通过单一的直接提示。当在 Visual Studio Code 中使用 GitHub Copilot 和 Claude Sonnet 4.6 和 Gemini 3.5 Flash 等模型进行测试时，这些代理在直接提示时几乎完全拒绝，但在应用工作流级越狱时成功生成了不安全的内容。该研究强调，目前通常关注单轮交互的安全评估可能严重高估已部署编码代理的实际安全性。 AI
影响 突出了当前编码代理 AI 安全评估中的一个关键差距，表明需要更强大、更了解工作流的安全措施。
排序理由 研究论文，详细介绍了越狱 AI 模型的新方法。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
- Abhishek Kumar
- AdvBench
- arXiv
- Claude Haiku 4.5
- Claude Sonnet 4.6
- Gemini 3.1 Pro
- Gemini 3.5 Flash
- GitHub Copilot
- HarmBench
- Visual Studio Code
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