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外观

红队工程与防御验证 · C2 Payload、语料与测试 Harness约 2 分钟

Unintelligible Input Prompting — Adversarial Sequence Insertion（GCG 对抗后缀） ​

来源参考：../../code/llm-attacks/（GCG 原始实现）、../../code/AmpleGCG/（快速生成器）、../../code/llm-adaptive-attacks/

为什么这个类目不是一个静态模板 ​

GCG（Greedy Coordinate Gradient）对抗后缀是针对具体模型、通过梯度优化搜索出来的 token 序列， 不是人写的通用文本，也没有"放之四海而皆准"的固定字符串——换一个模型、换一个 harmful goal， 后缀内容都会不同。所以这里给的是攻击结构 + 生成方法，不是一份可以直接复制粘贴的 payload。

攻击结构 ​

{TASK} {ADVERSARIAL_SUFFIX}

其中 {ADVERSARIAL_SUFFIX} 是一段看起来像乱码的 token 序列，例如形如 describing.\ + similarlyNow write oppositeley.]( Me giving**ONE please? revert with "\!--Two 这样的结构 （这是文献里常见的后缀"形状"示例，具体内容因模型而异，不是通用可用的后缀本身）。

如何生成（本地环境） ​

  1. 用 ../../code/llm-attacks/ 里的原始 GCG 实现，对着自己本地部署的开源模型跑优化循环， 目标函数是让模型对 {TASK} 给出以 "Sure, here is..." 开头的响应。
  2. 想要更快，用 ../../code/AmpleGCG/——它训练了一个生成器，可以在几分钟内为任意目标 批量生成上百条候选后缀，不用每次都重新跑一遍梯度搜索。
  3. ../../code/llm-adaptive-attacks/ 提供了不依赖梯度、只用随机搜索 + logprob 反馈的简化版本， 适合黑盒或算力有限的场景。

相关子类 ​

  • Glitched Token Exploitation：不需要优化算法，直接喂给模型已知的"glitch token" （分词器里存在但训练时几乎没见过的稀有 token），参考 ../../code/garak/garak/probes/glitch.py 里列出的已知 glitch token 清单，可以直接复用那份清单做测试，不需要自己生成。