HiddenLayer 的创新中心发布了一篇关于 "Novel Universal Bypass for All Major LLMs"（针对所有主流大语言模型的新型通用绕过方法） 的文章。以下是该文章的核心内容总结：
关键点
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研究背景
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大语言模型（LLMs）如 GPT-4、Claude、Gemini 等通常部署了安全防护措施（如内容过滤、伦理审查）来防止恶意使用（如生成有害内容、越狱攻击）。
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攻击者不断尝试绕过这些防护，而 HiddenLayer 的研究团队发现了一种 新型通用绕过技术，可影响几乎所有主流 LLM。
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通用绕过方法
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该方法利用 LLM 的 上下文学习（In-Context Learning）机制，通过特定的 对抗性提示（Adversarial Prompts） 操纵模型忽略安全限制。
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与传统的单模型越狱（如 DAN 攻击）不同，这种攻击方式具有 跨模型通用性，适用于 OpenAI、Anthropic、Google DeepMind 等公司的模型。
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技术细节
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攻击者构造一个 “元提示”（Meta-Prompt），诱使模型在生成响应时 动态调整其安全策略，从而绕过内置防护。
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该方法可能涉及 上下文混淆（Contextual Obfuscation） 或 指令覆盖（Instruction Overriding），使模型误认为当前请求是合法的。
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影响范围
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测试表明，该技术对 GPT-4、Claude 3、Gemini 1.5、Llama 3 等模型有效。
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可能被滥用于生成 恶意代码、虚假信息、钓鱼邮件 等违规内容。
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缓解措施
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HiddenLayer 建议 LLM 开发者改进 上下文安全检测机制，增强对 元提示攻击 的识别能力。
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部署 动态监控系统，实时检测和拦截异常生成内容。
原文链接
🔗 Novel Universal Bypass for All Major LLMs | HiddenLayer
如需更详细的技术分析或论文引用，建议直接访问原文。
原文始发于微信公众号（安服驻场记）：针对所有主流大语言模型的新型通用绕过方法
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