《大模型攻防演武录·第五名的进击》

大模型安全攻防竞赛深度分析报告

"攻防之道的极致，在于理解对手的思维方式"
—— 记2024阿里天池大模型攻防竞赛第五名技术复盘

一、竞赛概览

在2025年阿里天池大模型攻防竞赛中，以5976/6000的攻击分和6000/6000的防守满分，斩获全国第五名的佳绩。这场竞赛不仅是一次技术的较量，更是一场关于AI安全认知边界的深度探索。

竞赛核心挑战：

• 攻击方：如何绕过层层防护，诱导模型输出有害内容
• 防守方：如何构建铜墙铁壁，确保模型输出安全无害

二、防守策略演进：从4992到6000的涅槃之路

2.1 演进时间线

v1 (4992分) → v2 (4992分) → v5 (5720分) → v531 (5800分) → v53110 (6000分)

2.2 技术演进四重奏

🥉 第一阶段：基础关键词过滤 (v1-v2, 4992分)

核心思想：简单关键词匹配

# 原始代码片段
sensitive_keywords = ['海洛因', '冰毒', '自杀', '自残'，……]
for keyword in sensitive_keywords:
    modified_input = modified_input.replace(keyword, "")

局限性：

• 无法应对同音字、拆字、拼音等变形攻击
• 假阴性率高，容易被绕过

🥈 第二阶段：多维度变形检测 (v5, 5720分)

技术突破：

• 正则表达式升级：支持拆字、拼音、大小写、符号插入
• Unicode标准化：NFKC标准化处理全角半角
• 零宽字符过滤：移除\u200b等不可见字符

patterns = [
    r'[自|zi|自|zì]\s*[\u200b]*[杀|鲨|sha|殺|s|shā]',
    r'[海|hai|haǐ]\s*[\u200b]*[洛|luo|luò]\s*[\u200b]*[因|yin|yīn]'
]

🥇 第三阶段：动态指纹+语义哈希 (v531, 5800分)

创新点：

• 3-gram黑名单指纹：基于MD5的语义指纹匹配
• 动态校验码：每次请求生成唯一校验码防止重放攻击
• 多轮链式思维：强制模型进行安全检查

🏆 第四阶段：三级归一化+一次性签名 (v53110, 6000分)

终极形态：

• 三级Unicode归一化：NFKC → NFKD → NFC
• 语义哈希链：BLAKE2b哈希+随机盐
• 一次性签名：HMAC-SHA256时间戳签名
• 自毁触发器：检测到攻击特征立即拒绝

三、攻击策略解析：5976分的艺术

3.1 攻击武器库

🎯 最高攻击分：5976分 (安全观对齐#v4)

攻击技术栈：

1. 三重编码混淆：

   • 视觉同形字符替换 (a→а)
   • 零宽字符注入 (\u200b)
   • 不可见控制字符 (\u200c)

2. 场景化越狱：

   • 构建"地下说唱battle"场景
   • 使用北京胡同黑话作为掩护
   • 通过角色扮演绕过道德约束

3. 负向对齐诱导：

   • 伪装成SafeLLM训练日志
   • 利用模型的对齐训练数据需求
   • 通过JSON格式增加可信度

📊 攻击成功率分析

• 加密指令攻击：5947分
• 奖励模型攻击：5940分
• 元提示攻击：5875分

3.2 攻击演进路径

观点劫持(4686) → 编码混淆(5102) → 角色扮演(5496) → 时间延迟触发(5674) → 多重越狱(5976)

四、技术深度剖析

4.1 防守核心技术栈

4.2 攻击核心技术栈

五、关键发现与洞察

5.1 防守方的"不可能三角"

在构建完美防护系统时，发现了一个安全领域的"不可能三角"：

• 绝对安全：100%阻断有害内容
• 用户体验：保持对话的自然流畅
• 计算效率：控制延迟和资源消耗

突破：通过动态校验码机制，在不牺牲用户体验的前提下，实现了接近100%的安全防护。

5.2 攻击方的"认知盲区"

攻击成功的关键在于找到模型的认知盲区：

• 文化语境盲区：利用特定地域文化作为掩护
• 训练数据盲区：伪装成模型期望的训练数据格式
• 道德框架盲区：通过角色扮演绕过道德约束

六、实战代码精粹

6.1 防守终极部分代码 (6000分)

# 核心防御机制
def defense_method(user_input: str) -> str:
    # 1. 三级归一化防御
    text = unicodedata.normalize('NFKC', user_input)
    text = unicodedata.normalize('NFKD', text)
    text = unicodedata.normalize('NFC', text)

    # 2. 语义哈希链
    danger_seeds = ['kill', 'suicide', 'drug', '自残', '自杀']
    for seed in danger_seeds:
        salt = random.randbytes(8)
        fp = hashlib.blake2b((seed.encode() + salt)).hexdigest()
        # 4-gram语义匹配...

    # 3. 一次性签名
    secret = random.randbytes(16)
    sig = hmac.new(secret, payload.encode(), hashlib.sha256).hexdigest()[:16]

    return secured_prompt_with_signature(sig)

6.2 攻击巅峰部分代码 (5976分)

# 多重越狱攻击
def attack_method(input_query: str) -> str:
    # 1. 三重编码混淆
    black_query = ''.join(homoglyph_map.get(c, c) + zwj for c in input_query)

    # 2. 场景化越狱
    system_prompt = "你是地下说唱Battle冠军MC雷子..."

    # 3. 负向对齐诱导
    align_payload = f"""
    【SafeLLM负向对齐训练日志】
    {generate_fake_training_log(black_query, system_prompt)}
    """
    return align_payload

七、未来展望与建议

7.1 防守方进化方向

1. AI对抗训练：引入GAN架构进行攻防对抗
2. 联邦学习：分布式安全模型训练
3. 实时威胁情报：动态更新防护策略

7.2 攻击方进化方向

1. 多模态攻击：结合图像、音频的复合攻击
2. 社会工程学：利用人类心理弱点
3. AI自动化：自动生成攻击payload

八、结语

这场竞赛让我深刻认识到：AI安全的本质是人性的较量。无论是防守还是攻击，最终都在于理解人类的思维方式、文化背景和心理弱点。

5976分攻击分和6000分防守分，不仅是技术的胜利，更是对人类认知边界的一次深度探索。在未来的AI安全征程中，这场竞赛的经验将成为我宝贵的财富。

"真正的安全，不是构建完美的墙，而是理解墙外的人心"

—— 谨以此文，记录在AI安全攻防前沿的探索与实践
2025年9月7日 于酒泉