arXiv cs.AI·24 天前★ 3

GUISE 基准:叙事包装绕过 LLM 拒答与 AXIS 防御

原文标题:How Narrative Wrapping Affects LLM Refusal: A Cross-Language Benchmark and Defense

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AI 智能摘要

论文研究安全对齐模型在角色扮演或叙事包装下绕过拒答的漏洞,构建跨语言基准 GUISE,覆盖英语、现代汉语与文言文。实验显示 Qwen3-1.7B 在文言文下攻击成功率高达 95.7%。团队提出 AXIS 方法,结合与旋转目标,在 Qwen3-1.7B、 与 -4-9B 上取得最高安全与可用性综合分。

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叙事包装可绕过拒答:Qwen3-1.7B 文言文攻击成功率 95.7%,AXIS 防御取得最高综合分。

  • •Qwen3-1.7B 攻击成功率:英语 89.4%、现代汉语 93.0%、文言文 95.7%
  • •论文构建跨语言基准 GUISE,含平行请求、有害/良性配对与留出包装类型
  • •表征分析显示语言与语域仅小幅偏离拒答方向,叙事包装偏离幅度大得多
  • •AXIS 结合偏好优化与旋转目标,在 Qwen3-1.7B、Qwen3-4B、GLM-4-9B 上综合分最高

为什么重要:角色扮演/叙事包装是当前安全对齐的明显缺口,且文言文等低资源语域更脆弱,对多语言安全评测与防御有直接影响。

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所属主题AI安全27
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原始标题:How Narrative Wrapping Affects LLM Refusal: A Cross-Language Benchmark and Defense
AI 中文标题:GUISE 基准:叙事包装绕过 LLM 拒答与 AXIS 防御
来源:arXiv cs.AI · 发布于 24 天前
分类:政策监管 · AI 重要度:★ 3(3)
标签:AI安全 / 越狱攻击 / 拒答机制 / 跨语言基准
关键词:AI安全 / 越狱攻击 / 模型拒答 / 叙事包装 / Qwen3
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