语义重建游戏：LLM 越狱评估新方法
原文标题：Did the LLM Answer the Question? A Semantic Reconstruction Game for Jailbreak Evaluation
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论文指出越狱攻击评估中攻击成功率（ASR）高度依赖评判 LLM，仅更换评判模型即可使报告 ASR 变化高达 82 个百分点。作者提出无需训练的语义重建游戏评估器，将合规判断分解为受限语义比较，在三个现成 LLM 评判器上取得最低平均误差并减少 ASR 波动。
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仅更换评判 LLM，越狱攻击报告的 ASR 可变化高达 82 个百分点。
- •论文指出越狱评估的 ASR 高度依赖评判 LLM，换评判模型可使报告 ASR 变化达 82 个百分点。
- •现有评估器会把拒答或仅话题相关的回复误判为攻击成功。
- •提出免训练的语义重建游戏评估器，将合规判断分解为受限语义比较，并允许弃权。
- •在三个现成 LLM 评判器上取得对人工标注的最低平均误差，并减少 ASR 波动。
- •该评估器优先避免假阳性，代价是漏掉部分真实成功的越狱。
为什么重要：越狱攻防的结论高度依赖评测口径，这条提示安全榜单与论文中的 ASR 数字需要重新审视可比性。
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