subagent-driven-development
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AI/LLM Prompt 越狱技术。当目标系统包含 AI 聊天机器人、AI Agent 或任何基于 LLM 的对话系统时使用。覆盖角色扮演、编码绕过、多语言切换、上下文窗口攻击、逻辑链递进、系统提示覆盖等越狱方法
Prompt 越狱 (Jailbreak) 是指通过精心构造的输入,绕过 LLM 的安全对齐 (alignment) 和内容过滤策略,使模型执行原本被禁止的行为。与 prompt injection 不同,jailbreak 的目标是直接操纵模型本身的行为边界。
| 类别 | 原理 | 成功率 | 适用模型 |
|---|---|---|---|
| 角色扮演 | 让模型进入虚构角色绕过对齐 | ★★★★ | GPT/Claude/开源 |
| 编码绕过 | 用编码隐藏敏感关键词 | ★★★ | GPT/开源 (Claude 较强) |
| 多语言切换 | 利用非英语对齐弱点 | ★★★★ | 英语对齐强的模型 |
| 上下文溢出 | 长文本稀释安全指令权重 | ★★★ | 上下文窗口大的模型 |
| 逻辑链递进 | 通过多轮对话逐步升级请求 | ★★★★★ | 所有模型 |
| 系统提示覆盖 | 直接声称拥有更高权限 | ★★ | 简单部署的应用 |
| 虚拟化嵌套 | 声称在虚拟机/模拟器中运行 | ★★★ | GPT/开源 |
| 对抗性后缀 | 自动搜索的对抗性 token 序列 | ★★★★ | 开源模型 |
所有技术的详细 payload 和示例见 references/jailbreak-techniques.md
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