1.越狱玩法
大型语言模型（LLMs）在信息处理、内容生成等领域应用广泛（如LLaMA、DeepSeek、ChatGPT），但随着其与现实场景深度融合，安全问题愈发凸显：可能被用于传播网络犯罪指令、虚假信息等有害内容。
2.越狱模块
尽管开发者通过监督微调（SFT）、基于人类反馈的强化学习（RLHF）等技术优化模型安全性，但面对复杂的越狱攻击，现有防护机制仍存在不足现有越狱攻击主要分为两类，均存在明显缺陷：手动构造提示词攻击：如PAIR、PAP等，依赖黑箱模板操控，模型更新后模板易失效，可解释性差、泛化能力弱。
3.越狱方案
基于学习的攻击：如GCG、I-GCG等，通过优化算法生成对抗性提示词，但计算成本高，且易被模型识别，攻击效率与隐蔽性不足。
4.越狱实例
论文链接：https://arxiv.org/abs/2504.05652通过分析LLMs处理输入时的注意力分布，上海工程技术大学和中科院计算所的研究人员，首次提出防御阈值衰减（Defense Threshold Decay, DTD）
5.越狱原理
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