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角色扮演绕过AI安全，文言文攻击成功率飙至95.7%！
How Narrative Wrapping Affects LLM Refusal: A Cross-Language Benchmark and Defense
📖 AI 总结
该研究揭示了安全对齐大语言模型的一个显著漏洞：当有害请求被嵌入角色扮演或叙事框架中时，模型往往不再拒绝。作者构建了跨语言基准GUISE，涵盖英语、现代汉语和文言文的平行请求，并配对有害与良性样本。测试显示，Qwen3-1.7B在英语中的攻击成功率为89.4%，现代汉语为93.0%，文言文更高达95.7%。表征分析表明，语言和语体仅使有害请求表征略微偏离拒绝方向，而叙事包装则使其大幅偏移。为此，作者提出AXIS方法，结合偏好优化、旋转目标与承诺目标，使有害请求表征对齐拒绝方向并促使模型彻底拒绝。在多个模型上，AXIS取得了最高的安全性与可用性综合得分。
🔑 关键词速览
| 叙事包装 | 将有害请求嵌入角色扮演或故事叙述中，以绕过模型安全机制的攻击方式。 |
| GUISE | 一个用于系统研究叙事包装漏洞的跨语言基准，包含平行请求和严格评估标准。 |
| AXIS | 一种结合偏好优化、旋转目标和承诺目标的防御方法，旨在对齐有害请求表示与拒绝方向。 |
| 拒绝方向 | 模型表示空间中与拒绝行为相关的方向，用于判断请求是否应被拒绝。 |
| 先警告后回答 | 模型先给出警告但随后仍回答有害请求的响应模式，被视为攻击成功。 |
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