# 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。
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”。
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。
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 | ★☆☆☆☆ |
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。
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。