论文阅读：ACL 2025 LLMs Caught in the Crossfire: Malware Requests and Jailbreak Challenges
总目录 大模型相关研究：https://blog.csdn.net/WhiffeYF/article/details/142132328
https://arxiv.org/pdf/2506.10022
https://www.doubao.com/chat/33191546565944578
论文翻译：
https://whiffe.github.io/Paper_Translation/Attack/paper/LLMs%20%E9%99%B7%E5%85%A5%E7%BA%B7%E4%BA%89%EF%BC%9A%E6%81%B6%E6%84%8F%E8%BD%AF%E4%BB%B6%E8%AF%B7%E6%B1%82%E4%B8%8E%E8%B6%8A%E7%8B%B1%E6%8C%91%E6%88%98%20—%20LLMs%20Caught%20in%20the%20Crossfire_%20Malware%20Requests%20and%20Jailbreak%20Challenges.html
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这篇文档主要研究了大语言模型（比如ChatGPT、Llama这些能生成文字或代码的AI）在面对“恶意请求”时的安全性——简单说就是，坏人会不会用特殊手段让AI生成恶意代码（比如木马、盗号程序），以及现在的AI能不能防住这种攻击。
为了做这个研究，研究者先搞了个叫“MalwareBench”的测试数据集。这个数据集里有3520个“带陷阱的恶意请求”，是从320个真实的“想生成恶意代码的需求”改出来的，还用到了11种让AI“破防”的手段（比如把恶意关键词换成看似无害的词、用冷门语言提要求），覆盖了6大类恶意行为（比如让代码偷偷下载病毒、偷用户信息、搞瘫痪系统）。
然后他们用这个数据集测试了29个主流AI（既有ChatGPT、Claude这种闭源的，也有Llama、CodeLlama这种开源的，参数从几百M到几百B都有），看这些AI会不会拒绝生成恶意代码。结果发现几个关键问题：
现在的AI防恶意请求的能力不算强：平均下来，AI只拒绝了60.93%的恶意请求；如果用了那11种“破防手段”，拒绝率直接掉到39.92%——快一半的恶意请求都被AI满足了。
AI的表现和“请求细节”“模型大小”有关系：如果恶意请求写得很具体（比如“在Windows系统下写个偷键盘输入的代码”），AI反而更容易拒绝；而参数大的AI不一定更安全，有些大模型反而会生成看似正常、实则藏了恶意逻辑的代码。
不同“破防手段”效果不一样：最管用的是“把恶意词换无害词”（比如把“偷信息”说成“记录用户操作”），AI几乎防不住；而像“用代码片段插在请求里”这种手段，部分AI能防住。
少数AI表现还不错：比如闭源的OpenAI-o1、开源的CodeLlama-70B，拒绝恶意请求的比例能到75%以上，这俩主要是训练时加了更多“安全对齐”的内容（比如用人类反馈教AI识别恶意请求）。
最后研究者也说，他们的测试还有不足（比如只用了一种AI生成“陷阱请求”、没覆盖所有恶意场景），但希望这个研究能帮大家重视AI的代码安全问题，后续把AI的“防恶意生成”能力做得更好。