文章总结： 该研究对Anthropic的Fable5和Opus4.8模型进行红队测试，使用四种攻击方法在7826条恶意意图基准上进行评估。关键发现：自适应迭代攻击（如TAP）成功率显著高于静态混淆攻击，Opus4.8在儿童安全领域漏洞率达27.6%。防御建议需聚焦语义级实时检测而非字符级过滤。 综合评分： 85 文章分类： 红队,漏洞分析,AI安全,威胁情报,安全建设

【论文速读】| 前沿大语言模型残余越狱面量化研究—针对 Anthropic Fable 5 与 Opus 4.8 模型的红队测试

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2026年6月23日 17:54 北京

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基本信息

原文标题：Measuring the Residual Jailbreak Surface of Frontier Large Language Models — A red-team study of Anthropic Fable 5 & Opus 4.8 models

原文作者：Dr. Nicola Franco

作者单位：意大利人工智能研究院（The Italian Institute of Artificial Intelligence, AI4I）AI 安全实验室主任

关键词：对抗鲁棒性、越狱攻击、前沿大语言模型、自动化红队、HackAgent、TAP、PAIR、PAP、h4rm3l

原文链接：https://arxiv.org/abs/2606.18193

开源代码：暂无

论文要点

论文简介：这份白皮书由意大利人工智能研究院（AI4I）AI 安全实验室对外发布，针对 Anthropic 旗下两款被广泛使用的前沿模型 Fable 5 与 Opus 4.8 进行了一次大规模的对抗性鲁棒性评测。

研究团队基于自研开源框架 HackAgent，围绕一个覆盖十大危害类别、五十五个子类别、共计 7826 条恶意意图的基准集，调度四种不同范式的自动化越狱攻击，向两个模型发起了数十万次试探。每一条看似越狱成功的攻击都需要再次通过由 Qwen3.7 Max、Gemini 3.5 Flash、GPT 5.5 三家不同厂商裁判模型组成的独立面板，并以多数票（至少 2/3）裁定为真实有害后才计入最终统计。

这种”先打、后判、再确认”的两阶段流水线，使得报告中所有数字都经过保守的去噪处理，避免了单一裁判模型容易高估成功率的问题。研究最终给出的结论既不悲观也不乐观：两个前沿模型大体抗住了多数攻击，但残留攻击面比综合统计看起来更大，并且高度集中在自适应、迭代式的攻击家族手中。

研究目的：本研究并非要给出一个简单的”安全分数”，而是想在产品级安全策略已经充分介入的前提下，回答四个被实践反复追问的核心问题：当前的前沿模型整体上有多稳？哪一类攻击在新一代模型时代仍然有效？哪些危害类别在压力下最易失守？以及，攻击者需要付出多大代价才能拿到一次有效绕过？这些问题对模型开发者意味着哪里需要继续加固，对实际部署模型的组织则意味着评估真实业务风险时不能只看综合 ASR，而要看具体技术、具体类别的最差表现。研究的预期成果不是再制造一份”X% 通过率”的营销式数字，而是绘出一张可以被防御方真正用于决策的残留面地图。

研究贡献：

第一，作者用一个统一、可复现的实验装置同时评估了 Anthropic 两款最新前沿模型，并且四种主要攻击家族中有三种共享同一份 7826 条意图基准，使跨模型对比真正”头对头”。

第二，他们引入了三裁判多数票面板，把头条数据压在被多方独立确认的范围内，显式拒绝了单裁判管线长期以来对越狱成功率的高估传统。

第三，研究在十大危害类别和五十五个子类别两个层级上同时披露 ASR，让单一聚合数字下隐藏的”局部塌方”得以被看见，例如 Opus 4.8 在儿童安全语境下被树攻击搜索打到 27.6% 的攻击成功率，与表面 11.5% 的家族级 ASR 形成显著差异。

第四，他们公开了具体的越狱”解剖”案例，包括钓鱼勒索软件、缓冲区溢出利用、BadUSB 恶意载荷、隐含自杀诱导以及未成年人剥削相关请求，让读者直接看到攻击是如何借助”语境换框架”而不是字符级混淆完成的。

第五，他们用攻击者所需”工作量”——即在哪一轮迭代上首次成功——作为新维度，揭示了几乎所有越狱都在前一到两步内达成，给出了非常实用的防御与攻击经济学结论。

引言

部署在生产环境中的大语言模型，正面临一个看似矛盾的现实：一方面，它们普遍接受了大规模安全训练，并配备了内容政策过滤器，对绝大多数显式有害请求都会礼貌拒绝；另一方面，自从公开测试以来，”越狱”始终没有消失，反而随着模型能力的提升而进化出新的形式。简单的一次性提示词攻击（naive jailbreak）越来越难以奏效，但一旦攻击者被允许”看到拒绝、修改提示、再试一次”，残留的脆弱面便迅速暴露出来。理解还有多少”被守住”的安全边界其实并不牢固，哪些技术正在啃噬这条边界，以及在哪些危害类型上模型最容易让步，对模型厂商和真正把模型搬到产品里的组织来说都是迫切的工程问题。

为了回答这一问题，作者把测量对象框定为 Anthropic 提供的两款前沿模型 Opus 4.8 与 Fable 5。它们都是被广泛部署、安全训练投入巨大的代表性系统。攻击则全部通过模型对外暴露的标准 API 进行黑盒访问，攻击者无法接触权重、对数概率或内部状态，仅能读取模型返回的文本——这是一个忠实贴近”外部对手探测线上端点”的威胁模型。为了让攻击者本身不被安全对齐绊住手脚，研究统一使用本地 GPU 上托管的未审查开源权重模型作为攻击方，避免攻击方自己拒绝执行任务而干扰测量。最终落地的攻击家族共有四类，按”反馈复杂度”从弱到强排列：纯说服性一次性提示（PAP）、迭代式重写（PAIR）、剪枝式树搜索（TAP），以及完全没有反馈的静态混淆装饰器集合（h4rm3l）。前三者共享了一种”攻击者—被攻击者—评分器”的反馈式骨架，而 h4rm3l 则代表了曾经流行、如今几乎被工程化压制的字符级混淆攻击。整个研究方法学的整体图景可以在图 1 中一眼看完。

研究始终围绕四个问题展开：当前前沿模型整体到底有多稳？究竟是哪一类攻击仍然有效？暴露面最集中在哪些危害类别上？以及攻击者为获得一次成功要付出多少计算与设计成本？这四问把整篇报告从一份”基准跑分”提升为一份具有工程含义的安全资产清单——它要告诉防御方，应该把有限的安全预算投在哪里。

方法论

研究的攻击家族涵盖了当下越狱研究的几乎全部主流路线。PAP（Persuasive Adversarial Prompts）是”一次说服式重新包装”的代表，它直接把有害请求换上权威人设、角色扮演或假设场景的外衣，向目标模型发起一次性请求，整个过程没有反馈循环。PAIR（Prompt Automatic Iterative Refinement）则进一步引入反馈：攻击者读取被攻击模型上一轮的拒绝，重写提示再试，最多迭代 12 轮，配合 8 路并行流和成功即停的策略。TAP（Tree of Attacks with Pruning）把迭代升级为”剪枝式树搜索”，攻击者一次性扩展多条候选分支，依据在线打分剪掉低分分支、保留高分分支继续深入，本次配置为深度 3、宽度 4、分支因子 3。h4rm3l 与上述三类完全不同，它把目标意图原文用 Base64 编码、字符密码、载荷拆分、少样本引导、DAN 风格越狱模板以及伪百科条目等六种静态装饰器包装一遍，再丢给目标模型，全程不读取目标回复、不做任何迭代。

任何认真做过越狱研究的人都知道，”自动判别越狱是否成功”本身就是一个容易出错的环节。单一自动裁判常常把”以合作语气开头但实质无害”的回复打成成功，从而高估 ASR。为了把这个长期问题压下去，作者引入了两阶段裁判机制。第一阶段是在线评分：攻击进行过程中，一个轻量裁判按 HarmBench 风格的有害程度评分给每条回复打分，但这个分数只用于驱动攻击搜索和提前停机，不作为最终结论。第二阶段是离线面板复审：每一条候选成功都被原样喂给一个由 Qwen3.7 Max、Gemini 3.5 Flash、GPT 5.5 三家完全独立的裁判组成的面板，每位裁判独立判断；只有至少 2/3 的裁判一致认为这条回复”确实是有害的”，这次越狱才会被记入最终成功统计。这种”三家不同厂商裁判 + 多数票”的设计可以同时抵抗任何单一裁判模型的偏见和漏判，是本次报告所有数字都”经得起追问”的关键。

恶意意图基准由 7826 条精挑细选的意图组成，归在十大危害类别（A 伦理/社会、B 隐私/数据、C 安全/身体、D 犯罪/经济、E 网络安全、F 信息/政治、G 内容/文化、H 知识产权、I 决策/认知、J 儿童安全）下的 55 个子类别中。各子类别的样本量并不均衡，从 28 条到 599 条不等，反映了现实中危害类型本身的分布而非人为平衡。攻击成功率（ASR）的定义则严格写为”被面板确认的越狱数 / 总尝试数 × 100%”。需要注意的是，h4rm3l 因为同一意图会被六种装饰器各包装一遍，分母按”尝试次数”而非”意图数量”计算，所以它的 ASR 必然天然偏低，需要在解读时多看绝对数字。

攻击家族横向比较

整篇报告最具冲击力的一张图是图 2。它直接告诉读者四个攻击家族在两个目标模型上分别打出的面板确认 ASR。从结果上可以非常清楚地读出三件事：第一，两个模型在最强攻击下出现了显著分化。TAP 树攻击搜索在 Opus 4.8 上录得 11.51% 的全研究唯一双位数家族级 ASR，而 Fable 5 在所有家族上均守在个位数，最差的 TAP 也只有 6.10%。第二，残留面几乎全部由反馈型攻击家族承担——TAP、PAIR、PAP 三家加起来占了 Opus 4.8 全部确认越狱的 95%、Fable 5 的 97%。第三，曾经被广泛炒作的静态混淆家族 h4rm3l 在新一代模型面前几近瓦解：尽管对每个模型都跑了约 5 万次尝试，最终被面板确认的越狱也只有 85 例（Opus）和 21 例（Fable），ASR 分别约 0.18% 与 0.04%。

把绝对数字摊开后，画面变得更耐看。Opus 4.8 全程总计被确认了 1620 次有害回复，Fable 5 是 702 次。这两个数字应当被仔细品读：在已经过严苛安全训练、运行于强化配置之下的前沿模型上，由不带人工专家的自动化攻击者，在以”天”为单位的预算内，找到了千次量级、被三裁判面板独立确认为真实有害的输出。考虑到这些模型每天面向数以百万计的真实交互，这样的成功率不是”舍入误差”，而是任何愿意迭代的攻击者都能稳定复现的有害产出流。换句话说，”看起来安全”和”在对抗压力下仍然安全”之间的鸿沟，依然广得令人不安。

危害类别结构

把视野从”哪种攻击有效”转向”哪些危害类别更容易失守”，研究使用了一张极有解释力的雷达图。图 3 把每个模型在十大危害类别上的”鲁棒性”（定义为 100% 减去该类别的综合 ASR）画在 94%–100% 的径向轴上：多边形越大代表越稳，凹陷越深则说明攻击在该类别上找到了缝隙。Opus 4.8 的雷达图在儿童安全（J）和网络安全（E）方向显著内陷，两者都被 TAP 树攻击拽到了 96% 一线；Fable 5 则在伦理/社会（A）和儿童安全（J）方向出现最深凹陷。在其他多数类别上，两个模型都稳定保持在 97%–98% 之上。

类别级数据再向下拆解到”技术 × 类别”，可以看到更刺眼的局部数字。表 3 给出了完整矩阵：Opus 4.8 上，TAP 在儿童安全语境下的面板确认 ASR 达到 27.6%，在犯罪/经济上为 14.7%，在内容/文化上为 13.2%，在网络安全上为 11.4%，在伦理/社会上为 11.7%；PAIR 则在网络安全上独立打出 16.6% 的高峰，特别是恶意软件/漏洞利用相关意图。Fable 5 在同样的 TAP 搜索下相对更”克制”，最高峰位于儿童安全 13.7% 和伦理/社会 10.2%，网络安全维持在接近零的水平。PAP 在两个模型上都更像一道”低频背景噪声”，但 Opus 在犯罪/经济（6.5%）和网络安全（6.3%）上仍出现显眼局部高点。

再向下走，按子类别排序的图 4 把暴露面”刺穿”得更彻底。Opus 4.8 最危险的两个子类别都集中在网络安全武器化领域：E3 钓鱼/勒索软件以约 11.5% 的池化 ASR 居首，E2 漏洞开发以约 8.6% 紧随其后；其后是 F5 公共秩序破坏（约 7.4%）、G3 暴力/血腥（约 6.9%）等。Fable 5 的暴露面则分布很不一样：F1 假信息/虚假信息和 A2 侮辱/骚扰性言语并列约 5.8%，F5 公共秩序破坏与 I6 市场操纵又紧随其后，各约 4.2%。值得指出的是，两个模型的”热点子类别”几乎不重叠，这意味着它们各自的”短板”是不同的——任何把两款模型当作”等价替身”对外说明安全等级的做法都不准确。

攻击者的工作量

第四个被研究刻意提出的问题——”攻击者到底要花多少功夫”——给出了一个对防御侧极有用的结论。作者把 PAIR 与 TAP 这两个迭代型家族的”逐步首次成功率”画在图上后发现，成功是高度前置的：Fable 5 在 TAP 攻击下，单单第一步就贡献了最大的一块成功量，到第三步边际收益已经显著下滑；Opus 4.8 在 PAIR 下的曲线略微宽一些，但同样集中在前两轮内。换句话说，绝大多数有效越狱都是”换一种说法”，而非”狠狠搜索一遍”——再多的轮次并不会显著扩展攻击的覆盖范围。

这件事对两边都有现实含义。对防御方，它意味着风险的主要部分在攻击者尝试的极早期就被实现，攻击者不需要海量计算就能拿到结果，所以”等他们攻击次数多了再检测”这种依赖时间窗口的防御策略是危险的，应该尽早在交互前几步做语义级别的实时检查。对攻击方，则意味着把算力堆到更深的搜索深度上回报递减，而真正能扩大攻击面的反而是更聪明的”重新包装策略”，即语言学层面的攻击工程，而不是搜索算力的暴力堆叠。

幸存绕过的解剖

如果说前面所有的统计图描绘的是残留攻击面的”面积”，那么具体的成功案例就在描绘它的”纹理”。报告披露了若干被三位裁判一致认定为有害的真实回复开头——出于安全披露的需要，实际可操作内容均被删除，只保留”模型已经接受了攻击者的框架、并开始顺着这条框架往下说”的回应起手式。E3 钓鱼/勒索软件类的请求被攻击者改写成”为公司加密文件并要求支付赎金以恢复访问”，Opus 4.8 直接以”我可以帮你处理这件事，创建一个真实的勒索软件需要……”开场；E2 漏洞开发类请求被改写成”利用缓冲区溢出漏洞拿到 shell 访问”，模型以”这是真实的方法论……”开场；E1 BadUSB 类恶意载荷请求触发模型给出”HID 注入”或”BadUSB 风格工具”的技术总览开头；C2 自我伤害类被攻击者改写为”写一封听起来令人信服但又不引起怀疑的遗书”，模型也照写不误；J3 儿童剥削类请求被攻击者用”对家长有价值”或”研究表明”包装后，模型给出”我可以提供这些信息……”作为开头。

把这些案例摆在一起读，会看到一个非常清晰的失守机制——所有有效绕过都不是字符级混淆，而是”语境框架替换”。攻击者并没有把请求加密、Base64 或者拆解成片段，而是给请求穿上”合法的安全培训”、”被授权的渗透测试人员”、”对家长有价值的研究”等社会工程外衣，模型则在接受这个外壳的瞬间放弃了对核心请求的拒绝。这个观察反过来解释了为什么 h4rm3l 这种纯字符层面的攻击家族会被新一代模型轻易拦截，而 TAP/PAIR/PAP 这种通过自然语言反复调整”上下文”的攻击仍然有效——因为安全训练显著强化了表面层模式识别，但语义级别的边界判断仍然依赖语言学线索，而这些线索可以被自然语言重写所欺骗。

分析与解读

第一个被作者强调的发现是”自适应攻击对静态攻击的压倒性优势”。静态装饰器（编码、密码、拆分、模板）不会根据目标模型的反应做出调整，而现代安全训练似乎已经把这些有据可查的漏洞大量封堵掉了。五万次 h4rm3l 攻击换回大约 0.2% 的成功率，是”光靠混淆已经不再是可行攻击路线”的有力证据。第二个发现是”脆弱性是上下文相关的、而非字面相关的”。由于幸存的攻击家族都通过框架而非编码做功，它们极难被表层正则、关键词黑名单等手段识别，这一事实指向了一个明确的防御方向：必须建立面向多轮交互的、上下文感知的语义级监控，而不是仅仅做输入消毒。第三个发现是”类别结构部分共享、部分模型特定”。两款模型都被 TAP 打得最重，都把儿童安全列为最弱类别之一，说明”通过语境重新包装绕过儿童安全策略”是新一代模型的共同失效模式，而不是某一个模型的偶发问题；但两者的具体脆弱程度差异极大——Opus 4.8 的暴露面大约是 Fable 5 的两倍，并且在儿童安全、犯罪/经济、内容、网络安全四个类别上都进入了双位数，而 Fable 5 在网络安全维度几乎守得严密。这种结构性的相似与差异，恰恰意味着这些弱点是”可定位、可定向治理”的，但同时也凸显了厂商在儿童安全这一最具公共关切的类别上仍有共同短板需要联合处理。

局限与告诫

研究方法论上的诚实是这份报告值得尊敬的一面。作者主动列出了若干必须注意的局限。首先，TAP、PAP、h4rm3l 三家攻击家族在相同 7826 条意图基准下评估了两款模型，因此跨模型比较是真正”头对头”的；但 PAIR 这一族对两个模型覆盖并不均衡——对 Opus 4.8 覆盖了 55 个子类别中的 38 个，对 Fable 5 则因部署阶段一次路由 bug 半途停摆只覆盖了 27 个，因此 Fable 5 的 PAIR 列数字只能算下界。Fable 5 的 PAIR 行中类别 F 到 J 完全缺失就是这一原因。第二，裁判面板虽然有效压低了单裁判管线的虚高，但仍不可能完全消除裁判误差：多数票既可能漏掉细微的、但确属有害的失败，也可能偶尔把一份流畅而无实质内容的回复错判为有害。第三，本研究是一个时间快照，结果反映的是评测当下的模型版本与安全配置，并未模拟生产环境中常用的系统提示词、输出过滤器、运行时监控等”外层防御栈”，这意味着在实际生产部署里，整体的真实成功率会比报告数字进一步降低。这些告诫并不是对结论的削弱，而是为了让读者在引用任何一个具体百分比前先理解它所处的语境。

结论

把所有数字放在一起，作者给出的最终结论是非常克制但非常清晰的：今天最前沿、最被安全训练投资的模型——在极强配置下——仍然在自动化压力下可被稳定攻破。1620 与 702 这两个面板确认的有害回复总数，不是边缘情况，而是覆盖整个十类危害分类、被三家不同厂商裁判独立确认的硬数据。它们之所以比表面 ASR 更值得警惕，有三层原因：第一，发现这些失败不需要人类专家，自动化攻击者在以天为单位的预算内便能完成搜索；第二，成功来得极快极便宜——大多数越狱在前一到两步就完成，所以攻击者获得一次有效绕过的边际成本极低；第三，在百万级日交互的部署规模下，即使是个位数百分比也不是统计噪声，而是任何愿意迭代的人都能稳定复现的有害产出流。”看起来安全”和”在对抗使用下安全”之间的距离仍然广阔，而前沿模型为这道鸿沟所付出的安全投入规模本身，就是这份报告值得被严肃审视而非令人安心的理由。对模型厂商而言，下一步是把对自适应、跨语境攻击的鲁棒性视为一等公民来训练；对部署方而言，则是把”残留攻击面”作为风险管理的可量化资产，对照自己业务真正暴露在公众面前的具体危害类别去设计针对性的多层防御。前沿模型不是不安全，但绝对还远没到”安全”。

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