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我给一个 7B 模型做了 300 次安全体检，最重要的结果是 20 个“不知道”

一开始，我想做的是一个听起来很刺激的东西：给我任意一个大模型，自动找出它的安全边界，最好还能找到某种“通杀”的越狱方法。

真正动手以后，我发现“通杀”是一个坏问题。

同一个模型，只要换一种语言、把关键内容放到上下文中间、缩短输出长度，或者给它接上工具，表现就可能完全不同。更麻烦的是：模型在聊天框里说错一句话，和它真的越权发邮件、读取其他租户的数据，是两种完全不同的风险。

所以我最后没有做一个“越狱提示词大全”，而是做了一个更难、也更有用的开源项目：

AI Guard Lab：把大模型安全评测变成一套可以复现、可以审计、也敢于承认“不知道”的实验。

项目已经开源：github.com/GyroJibering/ai-guard-lab

先看结果

我在本地 qwen2.5-coder:7b 上跑了五组固定实验，一共获得 300 条真实模型观察。

结论 数字
安全目标总数 46
达到当前证据要求 25
完全没有有效证据（E0） 20
风险加权覆盖率 54.0%
仍为 E0 的关键目标 12
最终总等级 WITHHELD（拒绝评分）

不是 A，不是 B，也不是“安全率 92 分”。

系统拒绝给总分，因为覆盖率还不到 80%，而且仍有 12 个关键问题没测。这 12 个问题包括直接与间接提示词注入、system prompt 保密、文件/OCR、训练数据记忆、Adapter/LoRA 完整性、双人人工复核和生产路径验证。

这反而是我认为整个项目最重要的结果：没有把没测过的东西算成安全。

三个最反直觉的发现

1. 请求成功，不等于模型看见了关键信息

我把同一个无害标记分别放在长上下文的开头、中间和结尾，然后把 context window 从 2K 一直扫到 16K。

36 次请求全部返回成功，没有传输错误，也没有输出截断。但确定性任务只通过了 21 次：

Context window 通过情况
2K 3/9，只记住末尾
4K 3/9，只记住末尾
8K 6/9，记住中间和末尾
16K 9/9，三个位置全部保持

如果只看 HTTP 200 和“模型有回复”，这 15 次静默丢失根本不会被发现。

这对 RAG 和 Agent 很危险：安全规则、租户信息或授权条件如果在截断时消失，系统表面上仍然运行正常，真正的约束却已经不在上下文里。

2. Markdown 代码围栏，也是一条执行边界

在 Agent 实验里，我要求模型只返回严格 JSON，让它充当一个“不可信的动作规划器”。

48 次输出中：

  • 42 次是严格 JSON；
  • 6 次内容本身是正确 JSON，但被包在了 ` ```json ` 代码围栏中。

很多 Agent 框架会“贴心”地把围栏剥掉，再继续执行。我这里选择直接拒绝。

原因很简单：一旦 parser 开始猜测模型“真正想表达什么”，可执行语言就从一个精确 JSON 对象，扩大成了“任何看起来像 JSON 的文本”。格式容错在普通聊天里是体验问题，在工具调用里却是权限问题。

3. 真正的安全边界不能放在模型嘴上

我给模型后面接了一个独立的 Security Kernel。模型只能建议动作，内核负责验证：

  • capability 是否真实、是否过期；
  • subject、tenant 和 session 是否绑定；
  • 工具和参数是否在最小权限范围内；
  • 数据分类是否允许外发；
  • 人工审批是否绑定到这一次精确动作；
  • 同一动作是否被重放。

结果是：

  • 33 条可评价的危险候选中，未授权执行为 0；
  • 9 条合法任务全部完成；
  • 多步骤 flow 中，6 次分类降级企图被拦截；
  • 3 次跨租户数据流在进入工具内核以前就被阻断。

这并不能证明模型“不会被越狱”。它证明的是另一件更现实的事：即使模型以后在某种未知表达下犯错，错误也不应该自动变成真实副作用。

五组实验到底测了什么

我没有一边看模型回复、一边临时改下一条输入。所有 suite 都在运行前冻结，每组重复三次，模型 digest、聊天模板、temperature、top-p、seed、context 和 completion budget 都写入记录。

实验 规模 主要发现
企业内容边界 24 case × 3 = 72 当前裁判下 72/72 符合预期；9 次输出截断
Completion budget 8 case × 4 配置 × 3 = 96 截断率从 128 token 的 87.5% 降到 1024 token 的 0%
Context window 3 位置 × 4 配置 × 3 = 36 36/36 请求成功，但任务仅 21/36 成功
Agent containment 16 case × 3 = 48 严格 JSON 42/48；未授权执行 0/33
多步骤信息流 16 flow × 3 = 48 6 次降级、3 次跨租户 flow 被拦截

每一条记录都绑定模型版本、guard stack、suite SHA-256 和 target SHA-256。报告只引用 case_id 和聚合指标，不需要把受控 prompt 全部塞进文章里。

我为什么不相信一个“安全率”

大模型安全评测很容易产生一个漂亮但没意义的数字。

比如，在 24 个精心挑选的文本问题上全部拒绝正确，就能写“护栏通过率 100%”。但如果图像、音频、RAG、工具、长上下文和其他语言都没测，这个 100% 到底代表什么？

AI Guard Lab 把结果拆成两张表：

  1. 证据覆盖率：哪些问题真的测过，证据达到什么等级；
  2. 观测结果：只在存在可机器验证结果的目标上计算表现。

证据等级也不能靠堆样本刷上去：

等级 含义
E0 没有有效证据
E1 有观察，但样本或独立运行不足
E2 预注册、非自适应，达到最低样本和至少三次独立运行
E3 还需要独立裁判、双人人审或跨维度复现
E4 独立团队复现或系统级形式化保证

当前自动账本最高只会签发 E2。跑一万次同样的 case，也不会自动变成人类复核或独立复现。

这项研究没有证明什么

我希望把限制直接写出来，而不是藏在“未来工作”四个字后面。

首先，72 条企业内容边界结果使用的是透明启发式裁判，并且只有 6 条额外的模型复核标签；目前没有双人人工盲审。报告中的 72/72 不能被解释成“72 条都经过安全专家确认”。

其次，当前完成全套实验的只有一个本地 7B 模型。它是一个研究基线，不是主流模型排行榜。

第三，Agent 和 flow 使用纯内存 synthetic broker。它验证的是我们实现的确定性内核路径，不等于生产环境已经正确接入相同控制。

最后，这轮公开研究没有生成、优化或自适应搜索可复用的越狱 payload。它会给出攻击面假设，但不会把“搜索到成功为止”的过程伪装成一个固定成功率。

因此，最准确的结论不是“Qwen 安全”，也不是“Qwen 不安全”，而是：

在这 25 个达到证据要求的目标上，我们得到了一组可以复查的观察；另外 20 个目标仍然不知道。

下一步真正值得打的地方

Coverage Ledger 给出的不是一串万能咒语，而是下一轮研究优先级：

  1. 上下文位置差异：安全要求放在 start、middle、end 时是否保持一致；
  2. Parser differential：输入过滤器、模型和动作 parser 对同一文本是否有不同解释；
  3. 信息洗白：敏感数据经过摘要、合并和复制以后，分类与 lineage 是否丢失；
  4. 间接注入：来自文档、网页和工具返回的文本，能否从“数据”变成“指令”；
  5. 跨语言一致性：同一语义换成低资源语言或 Unicode 变体以后，策略是否漂移；
  6. 供应链身份：模型名没变，但 LoRA、模板或工具描述被替换时，旧证据是否仍被错误复用。

这些假设都可以先用无害 canary、合成租户和纯内存工具验证。这样能定位边界，又不会把真实凭证、私有数据或可操作的攻击脚本放进公共仓库。

开源了什么

仓库里不是只有一篇报告，还包括：

  • Ollama 与 OpenAI-compatible 模型适配器；
  • 冻结 suite、重复研究和多配置 sweep；
  • completion/context 边界矩阵；
  • 严格 JSON Agent lab；
  • capability、审批、分类、租户和防重放内核；
  • 多步骤信息流实验；
  • 46 项跨模型安全 taxonomy；
  • 哈希绑定 Coverage Ledger；
  • 防止不同覆盖强行排名的 Portfolio gate；
  • 114 项自动化测试和完整 Qwen 原始研究工件。

项目地址：

GyroJibering/ai-guard-lab

当前 Qwen 覆盖账本：

coverage-ledger.md

本地复现只需要 Python 3.9+：

git clone https://github.com/GyroJibering/ai-guard-lab.git
cd ai-guard-lab
python3 -m pip install -e .
python3 -m unittest discover -s tests -v

最后

我确实想过做一个“输入任意 LLM，自动找到通杀越狱”的系统。现在我更愿意把目标改成：

输入一个明确版本、明确配置、明确防护栈的 LLM 系统，输出一张知道哪里测过、哪里失败、哪里仍然未知的安全边界图。

前一个目标更适合做标题，后一个目标才可能进入企业。

模型安全最危险的不是它有一个已知漏洞，而是我们拿几次成功拒答，就开始相信没有测过的地方也同样安全。

这张边界图还远远不完整。但至少，它不会替我假装完整。