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English(EN) ASCII Attack: Recontextualising Harmful Requests as Artistic Critique in Large Language Models

新的“ASCII 攻击”绕过了 LLM 安全对齐

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

研究人员开发了一种名为“ASCII 攻击”的新方法来绕过大型语言模型的安全对齐。该技术将有害请求嵌入 ASCII 艺术中，将其视为艺术评论，以引出通常会被拒绝的操作细节。在十一个模型和八个危害主题的测试中，“ASCII 攻击”成功绕过了安全措施 62% 的时间，其中一个模型有 93% 的时间容易受到攻击。这种攻击的有效性似乎更多地取决于模型的架构，而不是有害请求的具体主题，并且随着模型规模的增加，其有效性并未降低。 AI

影响 凸显了当前 LLM 安全对齐技术的一个重大漏洞，可能需要新的防御机制。

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新的“ASCII 攻击”绕过了 LLM 安全对齐

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报道来源 [1]

  1. arXiv cs.AI TIER_1 English(EN) · Da Cheng Gu, Yifei Dong, Xinghao Yang, Yongshun Gong, Wei Liu ·

    ASCII攻击：将有害请求重新解读为大型语言模型的艺术评论

    arXiv:2609.02215v1 Announce Type: new Abstract: Safety alignment trains large language models to refuse harmful requests stated plainly, but that training is applied mostly to surface form. Requests that only recontextualise the same operational content, changing how the model re…

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