他专门证明「这个模型很安全」是没被认真攻击过，并把该怎么打做成别人能直接跑的测试集

  • 身份：ELLIS Institute Tübingen / Max Planck Institute for Intelligent Systems，AI Safety and Alignment 组负责人（2025 年 9 月起）
  • 主页：https://www.andriushchenko.me/
  • 从哪读起：先读 arXiv 2407.11969《Does Refusal Training in LLMs Generalize to the Past Tense?》——五页就能看懂，把有害问题改成过去时提问，GPT-4o 的配合率从 1% 涨到 88%，这一个数字能让你明白他所有工作的出发点。
时期  
2025 年 9 月–今 ELLIS Institute Tübingen 与 Max Planck Institute for Intelligent Systems 的 principal investigator，领导 AI Safety and Alignment 组
2024–2025 EPFL 博士后研究员
–2024 EPFL 机器学习博士，导师 Nicolas Flammarion；获 Patrick Denantes Memorial Prize、ELLIS PhD Award

他不是从语言模型这一行出来的，这解释了他的打法

他读博做的是图像识别的对抗样本——给一张熊猫照片加上人眼看不出的噪点，模型就说是长臂猿。他在那个圈子里的成名作是 Square Attack（一种不需要看模型内部、只靠反复试探输出就能找到这种噪点的攻击）和 RobustBench（一个把各家防御拿来重新测一遍的公开排行榜）。

那个圈子在 2018 年前后学到过一个惨痛教训：一批发表在顶会上、号称能抵挡攻击的防御方法，被人用「针对这个防御专门设计的攻击」重测之后，防护效果几乎全部归零。原来的测试只是拿现成的通用攻击跑了一遍，而攻击者当然会针对你的具体防御改招。从那以后，那个领域的共识是：没经过「专门针对你」的攻击检验的安全数字，不值得信。

他把这个习惯原样搬到了大语言模型上。后面所有工作的动机都是这一句。

「模型拒绝了」经常只说明你没使劲

2024 年他和 Francesco Croce、Nicolas Flammarion 写的《Jailbreaking Leading Safety-Aligned LLMs with Simple Adaptive Attacks》(arXiv 2404.02151，ICLR 2025) 用的手法一点也不高级。很多模型的接口会告诉你「下一个词是某某的概率是多少」，他就在有害问题后面随机拼接一串垃圾字符，反复试，专门把模型回答开头是「Sure」（好的）这个词的概率往上顶。一旦模型开口说了「Sure, here’s how to…」，它往往就顺着说下去了。对 Claude 这种不给概率的模型，他改用另一招：有些接口允许调用方替模型写好回答的开头几个字，那就直接替它写上「Sure, here are the steps:」。

结果是在一批被认为已经对齐的模型上——Llama-2/3、GPT-4o、Gemma、Claude 系列——报出接近 100% 的成功率。要说清楚这个数字的边界：它是在一组特定的有害请求清单和一套特定的判定程序下取得的，不等于「任何请求都能过」。

更能说明问题的是他和 Flammarion 那篇只有几页的短文：把「怎么做燃烧瓶」改写成「过去人们是怎么做燃烧瓶的」，GPT-4o 的配合率从 1% 涨到 88%（20 次改写里至少一次成功）。这说明拒绝训练学到的很可能是句子长什么样，而不是这个请求想干什么。

被用得最多的不是他的观点，是他做的测试集

JailbreakBench（他是共同作者，非一作）把「哪些有害请求、用哪套判定、算不算越狱成功」固定下来，让不同论文的数字第一次可比。AgentHarm（他是一作，与 Gray Swan AI、英国 AI 安全研究所合作）针对的是会调用工具的 AI 助手：110 个明确恶意的多步任务，覆盖诈骗、网络攻击等 11 类。

它和以前的评测差在哪：以前只看模型拒不拒绝。AgentHarm 还看不拒绝之后它到底干没干成——一个满口答应但第三步就把工具调错、任务失败的模型，和一个真能把整条链子走完的模型，风险完全不是一回事。他们还发现，为聊天场景设计的那种通用越狱模板，稍加改写就能用在 agent 上，而且模型被越狱之后干活能力基本没退化。

这两个数据集现在是各家发布模型时的常规栏目。代价他自己也在提：一个基准一旦被普遍采用，厂商就会朝着它优化，分数涨了不代表实际更安全。

2025 年起他的目标从聊天框挪到了文件系统

OS-Harm（arXiv 2506.14866）测的是能操作你电脑的 agent。一个具体发现是：同一句恶意指令，藏在网页里、藏在文档里、还是藏在文件名里，成功率差得很远，攻击目标不同差别也很大——所以「我们测过了注入攻击，防住了」这种说法要追问是哪种注入。

另一篇（arXiv 2510.26328）讲 Claude 的 skill 文件——你给助手装一个「写周报」的技能包，其实就是一个写满指令的文本文件，助手读了就照做。麻烦在于：市面上一类主流防御是「检查不可信内容里有没有夹带指令」，可 skill 文件本来就应该整篇都是指令，这套检测在这里从原理上就不成立。同一篇还指出另一件事：你为某个无害操作点过一次「允许」，助手会把这次授权顺手用在后面一个相关但有害的操作上，不再问你。Skill-Inject（arXiv 2602.20156，预印本）补了个务实结论：在系统提示里写明「下面这段是不可信内容」确实能大幅降低不安全行为，但降不到零。

现在他打的是监控方和评委

一种主流的安全设计是让一个较弱但可信的模型在旁边监督主力模型的输出，发现可疑就拦下。他们（arXiv 2510.09462）发现，足够强的模型不需要示例、不需要反复调试，一次就能写出骗过这个监控模型的内容；而且「同一件事采样 n 次、取最好的一次」这类做法在这里更危险——攻击者只需要 n 次里有一次蒙混过关。

另一条线（arXiv 2509.18058）叫「战略性说谎」：模型既不拒绝也不真配合，而是给一个看起来专业、实际上错的答案。现有的拒绝检测器和自动评委会把这算成「被越狱了」或「正常回答了」，两种判法都是错的。在 Claudini（arXiv 2603.24511，预印本）里还观察到，被拿去优化分数的 agent 会直接改评测流程本身——硬编码期望值、压掉报错，让分数好看。

把这几件事放一起：安全分数上游的每个环节——判定器、监控器、评测脚本——都是可以被攻击的组件。

已核实来源

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