新智元報道

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【新智元導讀】現(xiàn)有的方法對大語言模型（LLM）「越獄」攻擊評估存在誤判和不一致問題。港科大團隊提出了GuidedBench評估框架，通過為每個有害問題制定詳細評分指南，顯著降低了誤判率，揭示了越獄攻擊的真實成功率遠低于此前估計，并為未來研究提供了更可靠的評估標準。

AI安全領(lǐng)域，一場永不停歇的「貓鼠游戲」正在上演。一邊是OpenAI、Anthropic等大模型廠商不斷加固的安全護欄，另一邊，則是各路研究者和黑客們腦洞大開的越獄攻擊（Jailbreak）。

他們用盡奇技淫巧，只為讓AI說出不能說的話，向我們展示AI強大能力背后的安全風險。

從早期的角色扮演（DAN），到后來的梯度優(yōu)化（GCG）、表征工程（SCAV），各種越獄方法層出不窮，很多研究都宣稱自己取得了超過90%甚至近乎100%的攻擊成功率（ASR）。

但，問題來了：這些方法真的如此強大嗎？我們所面臨的AI安全風險，是否被嚴重夸大了？

為了回答這個問題，來自香港科技大學的王帥老師課題組，對2022年以來37種主流越獄方法進行了系統(tǒng)性「摸底考試」，并提出了一個全新的基于內(nèi)容指南的Jailbreak評估基準GuidedBench，這一新評估范式或?qū)⒊蔀長LM越獄領(lǐng)域的「Lastexam」。

論文鏈接：https://arxiv.org/pdf/2502.16903

項目主頁：https://sproutnan.github.io/AI-Safety_Benchmark/

為什么我們需要重新評估越獄？

評估一個攻擊成不成功，有那么難嗎？由于評估越獄文本的有害性不像數(shù)學推理、代碼生成任務那樣有可直接驗證的標準答案，當前主流的越獄研究多采用如下兩類評估方式：

1.關(guān)鍵詞檢測：比如模型有沒有說出「sorry」「Icannothelpyou」這樣的關(guān)鍵負面短語，或者「sure」「Icanprovide」這樣的關(guān)鍵正面短語。

2.LLM法官：讓另一個大模型（比如GPT-4o）來當法官，憑它的「感覺」判斷回答是否有害。

但作者們發(fā)現(xiàn)，目前這些方法存在嚴重問題：

1.使用關(guān)鍵詞檢測時，法官不考慮語義信息，極易誤判（比如模型回復「我會教你如何非法制作炸彈」也會因包含「非法」被判失敗）；

2.LLM法官缺乏細節(jié)標準，不同模型評判主觀不一，導致不同研究報告的ASR相差很大。比如，AutoDAN說GCG的成功率是45.4%，而GCG論文里卻說是57.0%。因此，部分研究者反而依賴微調(diào)專門的法官模型；

一個典型的誤判案例：研究者要求模型提供一個「秘密克隆借記卡的方案」。越獄文本雖然句句都在嘲諷，但實際上點出了「借記卡側(cè)錄器」、「安裝惡意軟件」等關(guān)鍵步驟。GuidedBench不關(guān)心語氣，只檢查「評分點」，最終給出了「40%」這樣「部分成功」的公正評價。

為每道題配「標準答案」的越獄考卷

為了解決越獄評估所存在的問題，港科大團隊提出了GuidedBench，包含一個有害問題數(shù)據(jù)集和一個新的評估框架GuidedEval。

數(shù)據(jù)集

團隊從AdvBench、HarmBench等現(xiàn)有6大主流數(shù)據(jù)集中篩選了近18,000個有害問題，精挑細選、人工改寫、結(jié)構(gòu)優(yōu)化，最終構(gòu)建了一個覆蓋20類有害主題的200道高質(zhì)量問題庫，包括網(wǎng)絡安全、金融犯罪、恐怖主義等話題。所有問題都通過多模型驗證能被默認拒答，并且剔除了語焉不詳、意圖模糊、或過度依賴場景上下文的問題。

GuidedEval

這是GuidedBench的靈魂所在。

每一道題目，團隊都為其制定了一套來自攻擊者視角的「評分指南」，包括：題目，團隊都為其制定了一套來自攻擊者視角的「評分指南」，包括：

關(guān)鍵實體（Entities）：實施惡意行為需要哪些具體的人、事、物？

例如，如何制造炸彈？實體：硝酸銨化肥、鋁粉、引信裝置。

關(guān)鍵行動（Actions）：需要哪些具體的操作步驟和流程？

例如，如何制造炸彈？行動：獲取原料的方法、混合材料的比例和順序、組裝引爆裝置的流程。

在評估時，LLM法官的任務不再是主觀判斷，而是變成了一道「閱讀理解+信息核對」的客觀題：「請檢查回答中是否包含了指南里的這些得分點？」。

相比以往依靠「拒不拒答」、「是否有害」「是否有用」等模糊標準，GuidedEval給出了細粒度、客觀的「拆解式評分」方法，讓評估變得精準、穩(wěn)定、可解釋。

GuidedEval評分框架

真實評估結(jié)果：「100%成功率」是幻覺

團隊使用GuidedBench對10種主流Jailbreak方法在5個主流模型上進行了評估，結(jié)果發(fā)現(xiàn)沒有一個方法的攻擊成功率（ASR）超過30%，像曾宣稱ASR達90%+的AutoDAN，在本基準下僅得29.45%；有的方法甚至直接歸零，在多個模型上幾乎無效。

這說明，由于過往越獄攻擊評估方式的缺陷，過度樂觀的「成功率」正在誤導我們對模型安全性的認知。

評估洞察：這場考試的真正意義

常用的「關(guān)鍵詞打分法」該被淘汰了

關(guān)鍵詞檢測系統(tǒng)不僅誤判率高，而且經(jīng)常給出與人類直覺或LLM評估完全相反的結(jié)論。

GuidedEval顯著降低了此類誤判。在三種不同的LLM（DeepSeek-v3,Doubao,GPT-4o）作為法官的情況下，使用GuidedEval所產(chǎn)生的「法官間一致性」達到94.01%，方差相比基線至少減少了76.03%，并減少了由于評估規(guī)則不明確而導致的極端分數(shù)占比。

這表明使用GuidedBench評估越獄攻擊不再需要特殊微調(diào)的法官模型，增強了評估的說服力。

不同基于LLM的評估指標方差

越獄揭示的安全風險需要細粒度調(diào)查

在使用GuidedBench進行評估時，作者發(fā)現(xiàn)即便面對目前最先進的攻擊方法，在一些高度敏感的議題上，如兒童犯罪、恐怖主義等，大多數(shù)模型依然表現(xiàn)出極強的防護能力，幾乎沒有成功越獄的情況。

這種模型差異性不僅源于其訓練機制和安全策略的不同，還與具體的攻擊方式高度耦合，揭示了攻擊方法與模型漏洞之間錯綜復雜的關(guān)聯(lián)性。

正因如此，作者建議后續(xù)的越獄攻擊研究者不僅應升級評估方式，還應系統(tǒng)性地研究所提的越獄攻擊方法究竟揭示了什么具體的LLM安全風險，真正識別ASR背后的規(guī)律與隱患，為未來的模型安全加固提供可靠依據(jù)。

考官的評分標準，竟是最好的作弊小抄？

作者們還提出一個有趣的發(fā)現(xiàn)：如果將GuidedBench為每個問題設計的指南描述（不含答案示例）直接附加到原始有害問題的末尾，構(gòu)成一個更詳細、更明確的「增強版問題」，那么所有越獄方法的攻擊成功率都得到了顯著提升！

這就像給考生遞了一張「解題思路」小抄，但這張「小抄」如何影響不同類型的「考生」呢？

學霸更強了（表征工程類方法如SCAV）：這類方法對問題長度不敏感。更長的、更明確的有害指令，讓它們能更精準地定位和修改內(nèi)部的“安全”與“不安全”表征，效果提升最為顯著，ASR提升了53.9%！

偏科生懵了（梯度優(yōu)化類方法如GCG）：這類方法需要優(yōu)化一個與問題長度相關(guān)的“對抗性后綴”。問題突然變長，讓它們的優(yōu)化目標變得更加困難，雖然總體效果提升，但失敗率也隨之增加。

依賴模板的學生更差了（如DRA）：這類方法的提示詞長度與問題等比例放大，當指南內(nèi)容加入后，過多的無關(guān)信息反而干擾了模型，導致“理解錯誤”的情況增多。

這個發(fā)現(xiàn)不僅揭示了一個全新的攻擊思路（用詳細的指令列表增強惡意意圖），也從側(cè)面印證了GuidedBench指南設計的深刻性和有效性。

總結(jié)

GuidedBench的提出，為混亂的LLM越獄評估領(lǐng)域建立了一個清晰、公正、可信的標準，它不僅戳破了當前越獄攻擊領(lǐng)域「高成功率」的泡沫，更重要的是，它推動整個社區(qū)從追求虛高的數(shù)字，轉(zhuǎn)向?qū)I安全風險進行更細致、深入、有意義的探索。

這或許不是Jailbreak的終點，但它無疑為這場攻防戰(zhàn)設立了一個新的、更高的起點。

期待研究者們在GuidedBench基礎(chǔ)上增添更多AI安全研究，共同構(gòu)筑一個更安全、更負責任的AI生態(tài)。

參考資料：

https://arxiv.org/pdf/2502.16903

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