A Simple and Efficient Jailbreak Method Exploiting LLMs' Helpfulness

📄 arXiv: 2509.14297v1 📥 PDF

作者: Xuan Luo, Yue Wang, Zefeng He, Geng Tu, Jing Li, Ruifeng Xu

分类: cs.CR, cs.CL

发布日期: 2025-09-17

💡 一句话要点

HILL：一种利用LLM助人为乐特性进行越狱的简单高效方法

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大型语言模型 越狱攻击 安全对齐 对抗攻击 学习型提问

📋 核心要点

  1. 现有方法难以有效且泛化地攻击LLM的安全防护，暴露其潜在风险。
  2. HILL通过将有害指令转化为学习型问题，利用LLM的助人特性绕过安全机制。
  3. 实验表明HILL在多种模型上具有高攻击成功率，且能有效对抗多种防御手段。

📝 摘要（中文）

安全对齐旨在防止大型语言模型（LLM）响应有害查询。为了加强安全保护，开发了越狱方法来模拟恶意攻击并发现漏洞。本文介绍了一种新的越狱方法HILL（通过向LLM学习来隐藏意图），该方法系统地将命令式的有害请求转换为学习风格的问题，仅包含直接的假设性指示。此外，我们引入了两个新的指标来彻底评估越狱方法的效用。在各种模型上的AdvBench数据集上的实验证明了HILL的强大有效性、泛化性和有害性。它在大多数模型和恶意类别中实现了最高的攻击成功率，同时通过简洁的提示保持了高效率。各种防御方法的结果表明了HILL的鲁棒性，大多数防御方法的效果平庸，甚至增加了攻击成功率。此外，对我们构建的安全提示的评估揭示了LLM安全机制的固有局限性和防御方法的缺陷。这项工作揭示了针对学习风格诱导的安全措施的重大漏洞，突出了平衡助人性和安全对齐的关键挑战。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大型语言模型（LLM）的安全漏洞问题，即如何有效地绕过LLM的安全对齐机制，使其响应有害请求。现有的越狱方法通常依赖于复杂的提示工程或特定的攻击模式，泛化能力和攻击成功率有限，并且容易被防御机制所抵御。

核心思路：HILL的核心思路是将有害的命令式请求转化为看似无害的学习型问题。通过将攻击意图隐藏在学习的语境中，利用LLM的“助人为乐”特性，诱导其提供有害信息或执行有害操作。这种方法避免了直接的命令式攻击，从而降低了被安全机制检测到的风险。

技术框架：HILL方法主要包含以下几个步骤：1) 将原始的有害请求转化为学习型问题，例如“如果我想...，我应该怎么做？”；2) 使用简单的假设性指示词，例如“假设”、“如果”等，来进一步弱化请求的攻击性；3) 将转化后的问题输入到目标LLM中，观察其响应；4) 使用特定的指标评估攻击的成功率和有害程度。

关键创新：HILL的关键创新在于其将越狱攻击转化为学习型提问的方式。与传统的直接攻击方式不同，HILL利用了LLM的固有属性（即提供帮助的意愿）来绕过安全机制。这种方法具有更高的隐蔽性和泛化能力，能够有效地攻击多种LLM模型。

关键设计：HILL的关键设计包括：1) 学习型问题的构建方式，需要确保问题既能诱导LLM提供有害信息，又能避免触发安全机制；2) 假设性指示词的选择，需要选择能够有效弱化请求攻击性的词语；3) 攻击成功率和有害程度的评估指标，需要能够准确地衡量攻击的效果。

📊 实验亮点

HILL方法在AdvBench数据集上取得了显著的成果，在大多数模型和恶意类别中实现了最高的攻击成功率。实验结果表明，HILL能够有效对抗多种防御方法，甚至在某些情况下，防御措施反而会增加攻击成功率。此外，对安全提示的评估揭示了LLM安全机制的局限性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于评估和提升大型语言模型的安全性，帮助开发者发现和修复潜在的安全漏洞。同时，该方法也可用于构建更强大的防御机制，以抵御恶意攻击，保障LLM的可靠性和安全性。此外，该研究对于理解LLM的安全对齐机制以及平衡助人性和安全性具有重要意义。

📄 摘要（原文）

Safety alignment aims to prevent Large Language Models (LLMs) from responding to harmful queries. To strengthen safety protections, jailbreak methods are developed to simulate malicious attacks and uncover vulnerabilities. In this paper, we introduce HILL (Hiding Intention by Learning from LLMs), a novel jailbreak approach that systematically transforms imperative harmful requests into learning-style questions with only straightforward hypotheticality indicators. Further, we introduce two new metrics to thoroughly evaluate the utility of jailbreak methods. Experiments on the AdvBench dataset across a wide range of models demonstrate HILL's strong effectiveness, generalizability, and harmfulness. It achieves top attack success rates on the majority of models and across malicious categories while maintaining high efficiency with concise prompts. Results of various defense methods show the robustness of HILL, with most defenses having mediocre effects or even increasing the attack success rates. Moreover, the assessment on our constructed safe prompts reveals inherent limitations of LLMs' safety mechanisms and flaws in defense methods. This work exposes significant vulnerabilities of safety measures against learning-style elicitation, highlighting a critical challenge of balancing helpfulness and safety alignments.