Many-shot Jailbreaking

本文是LLM系列文章,针对《Many-shot Jailbreaking》的翻译。

摘要

我们调查了一系列对大型语言模型的简单长上下文攻击:数百次不良行为的演示。这在Anthropic、OpenAI和Google DeepMind最近部署的更大上下文窗口中是新可行的。我们发现,在不同的现实情况下,这种攻击的有效性遵循幂律,多达数百次。我们在最广泛使用的最先进的闭合重量模型上以及在各种任务中展示了这种攻击的成功。我们的研究结果表明,很长的上下文为LLM提供了一个丰富的新攻击面。

1 引言

2 攻击设置

ICML 2026 LLM Safety 相关论文整理 说明:ICML 2026 是 Forty-Third International Conference on Machine Learning。经核对,当前官方可查看全部论文标题的入口是 ICML 2026 Downloads / virtual poster 页面;PMLR 正式 proceedings 通常在会后最终修订后发布,因此本整理以 ICML 官方页面为准。 阅读详情

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