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ASCII 攻击：将有害请求重新语境化为大型语言模型中的艺术批评
ASCII Attack: Recontextualising Harmful Requests as Artistic Critique in Large Language Models
AI 洞察ASCII攻击通过将有害请求嵌入ASCII艺术并伪装成艺术批评，仅用单轮黑盒交互即可让LLM在回绝和提供可操作细节之间失守。它暴露出一个深层问题：安全对齐主要作用于表面形态，模型对指令的解读方式一旦被重新语境化，原本的安全过滤就会失效。防御需要从表面匹配转向语义理解。核心结论LLM安全对齐正从「表面形式过滤」向「语义重语境化防御」转变。为什么重要ASCII攻击证明当前安全对齐仅覆盖表面形式，重语境化即可绕过，这暴露了模型安全过滤的系统性盲区。对依赖LLM的企业而言，现有内容安全策略可能失效，需推动防御从表面匹配进化到语义理解。影响谁- LLM Providers需修复安全对齐漏洞，增加语义级防御，否则相关攻击可能持续威胁产品安全。
- Security Researchers该攻击为评估与改进对齐方法提供了新的测试角度和对抗样本来源。
- Enterprise AI Deployers依赖基础模型安全过滤的应用可能被绕过，需重新评估内容安全策略的有效性。
后续看点后续应观察该攻击在更多模型和设备上的复现率，以及此类重语境化攻击是否衍生出更广泛变体；同时关注各大模型提供商是否发布针对语义重语境化攻击的防御更新。重要度 60/100