English(EN) Do Reasoning LLMs Refuse What They Infer in Long Contexts?

LLM在长上下文环境中未能拒绝推断出的有害目标

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-11-11 05:00

一项新的研究论文探讨了长上下文大型语言模型（LLM）中一个关键的安全漏洞。该研究题为“推理型LLM在长上下文环境中会拒绝其推断出的内容吗？”，引入了“组合推理攻击”。这些攻击将有害请求的片段嵌入到长篇的、否则为中性的上下文中，迫使LLM推断出恶意目标。研究发现，虽然LLM通常会拒绝明确陈述的有害请求，但当有害意图必须从推断出的片段中重建时，尤其是在更长的上下文中，其拒绝率会显著下降。这表明模型存在一种漏洞，即它们可以理解有害目标，但在未直接陈述的情况下却未能拒绝它们。 AI

影响凸显了长上下文LLM中一个关键的安全漏洞，可能需要新的评估方法和缓解策略。

排序理由研究论文详细介绍了一种新的攻击向量和LLM的安全问题。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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arXiv cs.CL TIER_1 English(EN) · Yu Fu, Haz Sameen Shahgir, Huanli Gong, Zhipeng Wei, N. Benjamin Erichson, Yue Dong · 2026-11-11 05:00

推理大模型在长上下文中的推理是否会拒绝？

arXiv:2602.08874v3 Announce Type: replace Abstract: Long-context LLMs can infer objectives that are not explicitly stated. This capability is useful for reasoning over documents, code, and tool traces, but it also introduces a safety risk. Harmful intent can be distributed across…

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