arXiv · cs.CL· Mingqian Feng·· 14 小时前精选AI 评分60
arXiv 论文提出自主多轮越狱攻击方法 SEMA-Auto
SEMA-Auto: Sighted and Efficient Multi-Turn Attack with Autonomy
来源与原文
arXiv · cs.CL
作者：Mingqian Feng
发布时间：（北京时间）
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https://arxiv.org/abs/2610.35743v1
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AI 导读
论文提出 SEMA-Auto，一种能观察受害者回复并自主终止会话的高效多轮越狱攻击者，采用合成自举微调加决策监督强化学习两阶段训练。在 AdvBench 上对 DeepSeek-V4-Flash 达到 76.0% ASR@1（平均 3.0 轮），对 GPT-oss-120B、GPT-5.4、Claude-Haiku-4.5、GPT-6-Astra 等安全加固模型在 HarmBench 上平均 59.6% ASR@1，比此前 SOTA 高 13.8 个百分点。代码已开源。
推荐理由
论文给出了多轮越狱攻击的训练方法与跨多个安全加固模型的实测成功率，对理解攻击侧进展和防御评估有参考价值。
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