近日，网络安全公司NeuralTrust宣布已成功“越狱”xAI旗下的Grok 4模型，利用“回音室攻击”等方法诱导其生成制造武器、毒品等不当内容，越狱成功率超30%，这一事件揭示了新一代大模型在面对复杂攻击时存在安全隐患，引发对大型语言模型安全防护机制的思考。
NeuralTrust成功“越狱”Grok 4模型
IT之家7月18日消息，网络安全公司NeuralTrust宣布成功“越狱”xAI旗下Grok 4模型。此次“越狱”主要利用“Echo Chamber（回音室攻击）”方法，安全人员通过引导模型进行多轮推理，在推理过程中逐步注入带有风险的信息内容，且不使用明显危险提示词，从而规避常见安全拦截机制。在此次Grok 4的越狱测试中，NeuralTrust首先对模型进行“软性引导”，并设置特定机制检测模型是否进入对话停滞状态，一旦检测到，就进一步引导AI生成不当内容。据NeuralTrust介绍，已成功令Grok 4生成制造武器、毒品等内容，越狱成功率高达30%以上。
“回音室攻击”方式解析
所谓“回音室攻击”，不同于传统依赖对抗性输入或“角色扮演”的越狱方式，更多采用语义诱导、间接引用以及多步推理的方式，悄悄干扰模型的内部逻辑状态，最终诱导AI模型生成不当内容回答。这种方式是通过“上下文投毒”，在不触发敏感词过滤的情况下，逐步引导模型生成有害内容，关键在于永远不直接输入易触发模型“护栏”的危险词语，而是反复铺垫、引导，让模型不知不觉给出违禁信息。
大模型安全短板凸显
NeuralTrust成功“越狱”Grok 4模型这一事件表明，即便是新一代大模型，在面对复杂攻击路径时仍存在安全短板。大型语言模型应进一步注重设计多重防护机制，以应对此类复杂攻击，保障模型的安全性和可靠性，避免生成不当内容带来的潜在风险。
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