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1、1 对抗性提示：大语言模型对抗性提示：大语言模型 安全性基准测试安全性基准测试 这是一份关于大语言模型(LLM)对抗性提示的 专家指南，其中包含对主流模型在各类危害场景下的基准测试研究。2 对抗性提示：大语言模型对抗性提示：大语言模型 安全性基准测试安全性基准测试 这是一份关于大语言模型(LLM)对抗性提示的 专家指南，其中包含对主流模型在各类危害场景下的基准测试研究。Copyright Appen 2024 All Rights Reserved 3 目录目录 对抗性提示：大语言模型安全性基准测试对抗性提示：大语言模型安全性基准测试 摘要 4 引言 4 背景 4 研究方法 5 结果 6 讨论

2、 7 结论 11 撰稿作者 12 参考文献来源 13 4 摘要摘要 确保大语言模型(LLM)的安全部署，绝非仅靠扩大模型规模或增加训练数据量就能实现。本文介绍了一个针对安全相关提示词的新型评估数据集，并利用该数据集对多个主流开源和闭源模型进行了评估。我们的研究结果表明，社会规范和训练实践等环境因素会在安全关键场景中影响模型行为。1.引言引言 LLM 迅速推动了人工智能(AI)的前沿发展，在跨领域生成类人文本方面展现出令人瞩目的能力，例如起草电子邮件、翻译各种语言到编写代码。这些 LLM 系统正在以前所未有的规模融入各类产品和工作流程，其日益增长的影响力也带来了越来越严重的安全问题。其中一个风险

3、是 LLM 易受对抗性提示的影响，而对抗性提示输入能绕过防护机制，诱导模型生成有害、有偏见或不安全的输出。此类问题并非仅存在于理论层面，而是会对信任、公平性以及负责任的 AI 部署产生现实影响。对抗性提示暴露了生成式模型可能被操纵的漏洞，如绕过过滤机制或触发非预期行为。理解这些漏洞对于开发更稳健、更对齐的 AI 系统至关重要。在本研究中，我们探究了 对抗性提示如何揭示最先进模型中的安全风险，并提出原创研究基准，衡量其在一系列 危害场景下的表现。2.背景背景 大语言模型(LLM)的安全性已引起技术界和商业界的广泛关注。在人工智能领域，“AI安全性”（AI Safety）指降低非预期后果或风险的产

4、生；而“AI安全防护”（AI Security）则主要研究系统抵御外部威胁的防护韧性。早期为指导 LLM 安全开发所做的努力包括 构建不安全输出及失效模式（如毒性、虚假信息、偏见等）的分类体系，为新兴的评估 框架提供依据（Weidinger 等人，2021；Solaiman&Dennison，2021）。与此同时，如 RealToxicityPrompts 这样的数据集为衡量模型输出中的神经毒性退化提供了大规模基准（Gehman 等人，2020）；而“宪法式 AI”等微调方法则通过人机协作训练 AI 模型，使其能够相互监控和评估无害性（Bai 等人，2022）。认识到人类和模型行为中均存在隐性

5、 偏见，凸显了审视机器学习研究中所蕴含的价值观的重要性，也强调了开展具有包容性和文化意识的安全评估的必要性（Birhane 等人，2022）。5 对抗性提示技术已成为探测 LLM 漏洞的关键工具。基于提示词的对抗性样本生成研究 表明，对输入进行细微修改就能诱导模型产生不当行为（Yang 等人，2022）。在这些 研究结果的基础上，基于查询的对抗性提示词生成研究进一步证实，通过 API 级别的交互可以成功绕过已部署的内容过滤机制（Hayase 等人，2024）。全面的调查和威胁分析 已对攻击媒介和防御策略进行了系统梳理，以结构化的方式概述了新兴的对抗性威胁及 日益复杂的 AI 对抗环境带来的挑战

6、（Shayegani 等人，2023；Schwinn 等人，2023）。针对社会身份偏见的研究揭示了在对抗性条件下，生成式模型可能会复制或放大有害的 刻板印象（Hu 等人，2024），同时也为利用基准数据集来评估 LLM 的毒性及规避能力奠定了基础（Luong 等人，2024）。近期提出的框架主张采用技术保障、治理机制和人工监督整合的整体性方法来实现 LLM 安全（Van Doren，2025）；而思维链提示已被证明可以改善模型推理能力，并在复杂 任务中找出潜在的失效模式（Van Doren 等人，2024）。OpenAI 近期的一份报告（Zaremba,2025）发现，在多种攻击场景中，推理