Multilingual jailbreaking of LLMs using low-resource languages
本研究证明，虽然将有害提示的单轮翻译为低资源非洲语言无法绕过大型语言模型的安全防护机制，但多轮对话显著提高了越狱成功率，其中人工红队测试和翻译质量被确定为利用这些漏洞的关键因素。
原始论文采用 CC BY 4.0 许可（http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。 这是对下方论文的AI生成解释。它不是由作者撰写或认可的。如需技术准确性，请参阅原始论文。 阅读完整免责声明
想象一下，像 ChatGPT 或 Claude 这样的大语言模型（LLMs），就像是一家高档俱乐部里非常礼貌、训练有素的保安。他们的工作是通过拒绝任何人携带危险物品（有害内容、诈骗或网络攻击）入场，来确保派对的安全。长期以来，恶意行为者一直试图利用“越狱”技术来欺骗这些保安——本质上就是寻找规则漏洞，将坏东西偷偷带进去。
这篇论文就像是一次安全审计，它提出了这样一个问题：“如果恶意行为者停止说英语，转而使用保安不太熟悉的那些非洲语言，会发生什么？”
以下是他们研究发现的简要说明，使用了简单的类比：
1. “单字”把戏不再奏效
过去，攻击者尝试了一个简单的把戏：将英语中的恶意请求翻译成低资源语言（如科萨语或南非荷兰语），然后发送给保安。
- 结果： 这招不管用了。保安（AI 模型）足够聪明，能够意识到：“嘿，这听起来像个恶意请求，即使是用我不流利的语言说的。”
- 类比： 这就像试图用不同语言的标签把刀包裹起来，然后偷偷带进俱乐部。保安仍然能看出刀的轮廓并阻止你。
2. “长对话”把戏依然有效
研究人员发现，虽然“单字”把戏失败了，但一种更复杂的策略却非常有效。攻击者不再立即索要恶意内容，而是开始一段漫长而友好的对话。他们建立信任，提出无害的问题，然后经过多轮交流，逐渐将对话引导至恶意目标。
- 结果： 这种“多轮”方法非常成功。在英语中，根据被测试的 AI 模型不同，它绕过保安的成功率约为 53% 到 84%。
- 类比： 攻击者不再试图带着武器从前门硬闯，而是坐在吧台，给保安买杯酒，讲一个长长的故事，然后慢慢说服保安打开后门。保安被对话分散了注意力，忘记了检查武器。
3. “糟糕的翻译”问题
研究人员测试了四种非洲语言：南非荷兰语、斯瓦希里语、科萨语和祖鲁语。他们发现了一个令人惊讶的模式：
- 南非荷兰语和斯瓦希里语： 攻击者在这两种语言中的成功率更高。
- 科萨语和祖鲁语： 这两种语言的成功率低得多。
为什么？ 这并不是因为 AI 保安在保护科萨语或祖鲁语方面做得更好。而是因为用于制造攻击的谷歌翻译工具在将这些复杂对话翻译成这些特定语言时表现糟糕。
- 类比： 想象攻击者正试图通过一名翻译向保安耳语一个秘密计划。
- 对于南非荷兰语，翻译清晰地耳语了计划。保安听到了，感到困惑。
- 对于科萨语，翻译含糊不清、语无伦次。保安心想：“我不明白你在说什么”，于是直接忽略了该请求。攻击失败并非因为保安更强，而是因为信息太混乱，无法理解。
4. 人类与机器人（“红队”测试）
为了证明他们关于“糟糕翻译”的理论，研究人员找来了这些语言的真实母语使用者。这些人对机器翻译后杂乱无章的对话进行了修正，使其听起来自然清晰。
- 结果： 当人类修正了语言后，攻击成功率急剧上升。
- 对于祖鲁语，当人类修正翻译后，成功率跃升了**300%**以上。
- 对于科萨语，成功率跃升了约12%。
- 结论： AI 模型对这些语言并非真正更安全；它们只是未能理解那些“破碎”的翻译。一旦语言被修正，这些模型的脆弱程度与在英语中时完全一样。
5. 哪些保安最弱？
该研究测试了多种不同的 AI 模型（如 GPT-4o、Claude、DeepSeek 等）。
- 最强的保安： Claude 3.5 Haiku 最难被欺骗，即使面对长对话也是如此。
- 最弱的保安： DeepSeek 和 GPT-4o-mini 最容易被欺骗，在某些语言中，它们让有害内容通过的比例超过 70%。
总结
该论文的结论是：翻译质量是关键。
如果你试图通过将恶意提示词翻译成低资源语言来攻击现代 AI，这招很可能不再奏效。然而，如果你有一位母语使用者，能够用该语言构建一段漫长、自然、多步骤的对话，那么 AI 的安全过滤器仍然可以被绕过。这些模型对这些语言本身并非更安全；它们只是难以理解机器生成的那些“破碎”版本。
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