突破上限：通过扩展策略空间探索越狱攻击的潜力

基于摘要分析。本文研究安全对齐 LLM 的黑盒越狱攻击，核心问题是既有方法受预定义策略空间限制；作者提出扩展策略空间的框架，以 Elaboration Likelihood Model（ELM，精细加工可能性模型）为理论依据分解越狱策略，并结合遗传优化与意图评估机制进行搜索。 方法层面，作者将挑战概括为：系统提取关键攻击模式，以及在扩大的策略空间中高效搜索。其贡献重点是策略表示与搜索机制，而非摘要中未说明的模型结构或训练方法。策略组件的具体定义、遗传操作、优化目标、意图评估的实现及查询预算尚未验证。 结果方面，作者报告在针对 Claude-3.5 的黑盒越狱实验中取得超过 90% 的成功率，并称此前方法在相应评估中完全失败；作者还报告较强的跨模型迁移能力，以及高于专门安全防护模型的评估准确性。摘要未提供任务集、样本规模、模型具体版本、成功判定标准、对照配置或统计不确定性，因此这些结论只能按作者报告理解，不能外推至其他模型版本或评估协议。攻击成功率与评估准确性属于不同指标，不应混用。 复现方面，摘要提供了 CL-GSO 的开源代码地址，但代码内容、依赖、模型访问条件及完整实验协议尚未核验；消融及统计信息也尚未验证。本文主要研究对象是 LLM 安全与越狱攻击，并非 State space models 或 EEG/BCI 解码。现有材料未建立其与神经信号建模瓶颈的具体机制对应，因此不提出 EEG/BCI 迁移或复现实验建议。