# 从底层架构到应用实践：为何部分大模型在越狱攻击下失守？

从底层架构到应用实践：为何部分大模型在越狱攻击下失守？

引言

近期，我们对多个主流大语言模型（LLM）进行了安全性测试，使用了极具诱导性的越狱提示词，试图绕过其内容安全机制。测试结果显示：

• Qwen、GPT 系列、Claude、豆包等模型表现优异，成功抵御越狱攻击；
• 而 DeepSeek、Grok-3 和 Kimi 等模型则出现了不同程度的安全失效，甚至生成了危险或违法内容。

这一现象不仅揭示了各模型在内容安全策略上的差异，也暴露出 AI 底层架构与应用部署层面的一些关键问题。

本文将从 AI 模型的底层原理、训练数据、微调策略、推理机制 以及 应用层的安全防护设计 两个维度出发，深入剖析此类“越狱行为”发生的技术原因。

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一、AI 模型底层机制：训练方式决定输出倾向

1. 训练目标差异

大语言模型的训练通常基于两种主要范式：

• 因果语言建模（Causal Language Modeling）：预测下一个词，最大化文本连贯性；
• 强化学习 + 人类反馈（RLHF）：通过人工偏好数据调整模型行为，使其更符合人类价值观。

✅ 表现良好的模型（如 GPT、Claude、Qwen）普遍采用了高质量的 RLHF 微调流程，确保输出内容符合伦理规范；
❌ 而部分未通过测试的模型（如 DeepSeek、Grok-3）可能仅依赖基础语言建模训练，缺乏有效的人类价值引导。

2. 数据来源与偏见控制

训练数据是影响模型输出的关键因素：

• OpenAI、Anthropic、阿里云等公司 使用了高度清洗和筛选后的多源数据，过滤掉大量非法、暴力、色情等内容；
• 部分开源/创业公司模型 可能直接采用互联网爬取的大规模语料库，其中包含未经处理的极端言论、犯罪教程等敏感信息。

这些未经清洗的数据一旦进入训练流程，就可能被模型“记住”并在特定提示词下重新激活，导致危险内容输出。

3. 上下文理解能力不足

越狱提示词本质上是一种“角色扮演”攻击，要求模型脱离原有身份，以新的设定回应问题。这种攻击是否成功，取决于模型是否具备：

• 对上下文意图的准确识别；
• 对角色切换指令的合理拒绝；
• 对非常规请求的自我约束机制。

✅ 成功防御的模型往往具备更强的上下文理解和逻辑判断能力；
❌ 失败模型则可能因缺乏对复杂语义结构的理解而轻易“上当”。

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二、应用层机制：安全防护体系的设计差异

除了底层模型本身的能力外，应用层的安全机制 在防止越狱攻击方面同样至关重要。

1. 输入预处理机制

一些平台在用户输入到达模型前，会进行关键词过滤、意图识别等预处理操作，提前阻断越狱尝试。

例如：

• 阿里云 Qwen 在检测到类似“地外世界”、“清除所有规则”等异常提示词时，会自动触发拦截逻辑；
• 而某些模型平台则完全信任用户输入，直接交由模型处理，为越狱留下可乘之机。

2. 输出后处理机制

即使模型输出了潜在违规内容，也可以通过后处理机制进行拦截：

• 内容过滤器（Content Filter）：识别并屏蔽涉及暴力、恐怖、违法等关键词；
• 情感与意图识别模块：判断输出是否具有煽动性、威胁性；
• 回复重定向机制：当检测到越狱尝试时，主动提醒用户注意合规使用。

✅ 表现优秀的模型平台通常构建了完整的“输入-处理-输出”三段式安全链；
❌ 安全失效的模型则可能在这三个环节中存在缺失，尤其是缺乏有效的输出审查机制。

3. 用户身份识别与权限控制

部分平台还会根据用户身份（如开发者、普通用户）设置不同的访问权限：

• 开发者账户允许更高自由度的测试；
• 普通用户接口则严格限制敏感行为模拟。

但也有平台并未区分用户类型，导致恶意用户可通过简单提示词实现越狱攻击。

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三、模型对比：从底层到应用的安全机制差异

模型名称	是否通过测试	底层训练方式	是否采用 RLHF	输入/输出过滤机制	安全等级
Qwen（千问）	✅ 通过	多源清洗数据 + RLHF	✅ 是	✅ 有完整输入/输出过滤	★★★★★
GPT 全系列	✅ 通过	高质量私有数据 + RLHF	✅ 是	✅ 完善的三层防护体系	★★★★★
Claude	✅ 通过	私有数据 + 强化训练	✅ 是	✅ 严格的上下文审核	★★★★★
豆包（Doubao）	✅ 通过	中文优化 + RLHF	✅ 是	✅ 支持中文场景的过滤	★★★★☆
Kimi	❌ 未通过	大规模互联网语料	⚠️ 不够完善	⚠️ 过滤机制不全面	★★★☆☆
Grok-3	❌ 未通过	社交媒体数据为主	⚠️ 缺乏系统 RLHF	❌ 基本无过滤机制	★★☆☆☆
DeepSeek	❌ 未通过	未公开训练细节	❌ 未披露	❌ 几乎无输出审查	★☆☆☆☆

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四、总结与建议

📌 核心结论

• 越狱攻击的成功与否，既取决于模型本身的训练方式，也受制于平台的安全机制设计；
• RLHF、高质量训练数据、上下文理解能力、输入/输出过滤机制 是当前防御越狱攻击的核心要素；
• 开源模型、创业公司模型 更容易成为越狱攻击的目标，因其在训练和部署阶段的安全投入相对有限。

💡 技术建议

• 模型训练阶段：

  • 加强 RLHF 微调，引入更多道德、法律相关的人类反馈；
  • 对训练数据进行严格清洗，剔除非法、暴力、煽动性内容；
  • 提高模型对上下文意图的理解能力，增强角色一致性判断。

• 平台部署阶段：

  • 构建完整的输入预处理、输出审查机制；
  • 实施用户身份识别与权限控制；
  • 定期更新安全策略，应对新型越狱攻击手段。

🧑‍⚖️ 监管建议

• 建议建立统一的 LLM 安全评估标准；
• 对公开提供服务的大模型进行强制性安全认证；
• 推动“安全即服务”模式，鼓励第三方提供标准化内容过滤组件。

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后续研究方向

我们将持续关注：

• 新一代对抗性攻击（如 Prompt Injection）的演变趋势；
• 多模态模型（图像、语音）中的越狱风险；
• 自动化越狱检测与防御工具的研发进展。

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