网络安全研究人员近日披露了一种名为"回音室"（Echo Chamber）的新型新型越狱方法，能够诱使主流大语言模型（LLMs）突破安全限制生成不当内容 。回音和谷NeuralTrust研究员Ahmad Alobaid在报告中指出
："与传统依赖对抗性措辞或字符混淆的室越术可生成越狱技术不同 
，回音室利用了间接引用 、狱技诱使有害语义引导和多步推理等手段 ，模型通过微妙而强大的内容模型内部状态操控
，逐步诱导其生成违反策略的新型响应 。服务器租用"

尽管各大LLM持续加强防护措施来抵御提示词注入和越狱攻击 ，回音和谷最新研究表明 ，室越术可生成存在无需专业技术即可实现高成功率的狱技诱使有害新型攻击技术
。这凸显了开发符合伦理的模型LLM所面临的持续挑战——如何明确界定可接受与不可接受的话题边界  。

当前主流LLM虽然能够拒绝直接涉及敏感话题的内容用户提示，源码下载但在"多轮越狱"攻击中仍可能被诱导生成不道德内容。新型这类攻击通常以无害问题开场 ，回音和谷通过逐步提出更具恶意的室越术可生成系列问题（称为"Crescendo"攻击） ，最终诱骗模型输出有害内容。

此外 ，LLM还容易受到"多轮射击"越狱攻击，攻击者利用模型的大上下文窗口，在最终恶意问题前注入大量展现越狱行为的云计算问答对，使LLM延续相同模式生成有害内容。

据NeuralTrust介绍，"回音室"攻击结合了上下文污染和多轮推理技术来突破模型的安全机制。Alobaid解释道："与Crescendo全程主导对话不同 ，回音室是让LLM自行填补空白，我们仅根据其响应进行相应引导。免费模板"

这种多阶段对抗性提示技术从看似无害的输入开始 ，通过间接引导逐步产生危险内容，同时隐藏攻击的最终目标（如生成仇恨言论）
。NeuralTrust指出 ："预先植入的提示会影响模型响应 ，这些响应又在后续对话中被利用来强化原始目标，形成模型放大对话中有害潜台词的反馈循环
，高防服务器逐步削弱其自身安全防护
。"

在针对OpenAI和谷歌模型的受控测试中，"回音室"攻击在性别歧视、负面情绪和色情内容等相关话题上取得超过90%的成功率，在虚假信息和自残类别中也达到近80%的成功率。该公司警告称 ："该攻击揭示了LLM对齐工作中的亿华云关键盲区——模型持续推理能力越强，就越容易受到间接利用。"