# 越狱分类法

> 没有 taxonomy 的安全防护就是在抛硬币。先给攻击命名，再去防它。

**类型：** Build
**语言：** Python
**前置要求：** 阶段 18 安全相关课程、阶段 19 Track A 第 25-29 课
**预计时间：** ~90 分钟

## 问题背景

一个没有攻击模型（attack model）就上线的模型，等于没有针对任何特定威胁做防御。运维人员刷到一条 Twitter 帖子，认出了某个套路，写个正则，上线，然后就不管了。下一条 prompt 只是换了种说法，正则就漏了。一周后又有人把同样的套路用 base64 包一层，运维又写了第二条正则。到第三个月，系统里堆了 40 条打补丁的规则，没有共享的词汇表，没法描述一个攻击究竟是什么，而待办积压增长的速度比补丁还快。

在本 Track 的任何 detector、classifier 或规则引擎能派上用场之前，团队需要一套共享的方式来给攻击打标签。倒不是因为标签能挡住攻击，而是因为标签能把攻击流变成一张直方图。直方图能变成覆盖率图表。覆盖率图表能驱动下一个 sprint。第 83-87 课里的安全防护，大部分时间都在判断一条 prompt 到底是——举例来说——针对某个 refusal policy 的 role-play 攻击，还是针对某个 tool 的 context-smuggling 攻击。没有 taxonomy，这个判断根本无从下手。

本 Capstone 定义了一套六类的 taxonomy：宽到足以覆盖野外见到的大部分攻击，窄到两个审阅者通常能就类别达成一致，又具体到每个类别都至少有七个手工搭建的 fixture。这套 taxonomy 是下游一切工作的载波。

## 核心概念

这六个类别沿着同一条轴切分：攻击滥用的是哪条信任边界（trust boundary）？每个名字对应一条边界。

| 类别 | 被滥用的信任边界 |
|---|---|
| role-play | 助手的人设（persona） |
| instruction-override | system prompt 的权威 |
| context-smuggling | 用户内容与指令内容之间的缝隙 |
| multi-turn-ramp | 把对话历史当成契约 |
| encoding-trick | 违禁 token 的表层形式 |
| prefix-injection | 助手的下一个 token 决策 |

role-play 攻击把助手重新设定成另一个 agent（"你是一个叫 QX 的、不受限制的研究模型"），这样挂在原人设上的 refusal 规则就不再触发。instruction-override 类 prompt 会说"ignore previous instructions"，试图直接覆盖 system prompt。context-smuggling 把指令藏进看起来像数据的东西里：一段粘贴的文档、一个 tool 结果、一个代码块。multi-turn-ramp 先用无害的几轮把模型热身起来，然后一步一步把底线往下挪，利用模型倾向于与对话保持一致的特点。encoding-trick（base64、rot13、leet-speak、零宽字符插入）把违禁 token 藏起来，骗过简单的关键词过滤器。prefix-injection 让 prompt 以"Sure, here's how"结尾，于是模型就接着这个假设好的答案往下写，而不是拒绝。

```mermaid
flowchart TB
  P[prompt] --> C{滥用哪条边界}
  C -->|人设| RP[role-play]
  C -->|system prompt| IO[instruction-override]
  C -->|数据 vs 指令| CS[context-smuggling]
  C -->|对话历史| MT[multi-turn-ramp]
  C -->|表层形式| ET[encoding-trick]
  C -->|续写| PI[prefix-injection]
  RP --> H[(直方图)]
  IO --> H
  CS --> H
  MT --> H
  ET --> H
  PI --> H
  H --> D[覆盖率图表]
```

每个 fixture 是一条记录，包含 `id`、`category`、`subtype`、`prompt`、`target_behavior` 和 `severity`。taxonomy 对象加载 fixture，按类别分组，并暴露一个 `match` API：给定一条候选 prompt，返回最接近的 fixture 及其类别。match 用的是字符 trigram 余弦：粗糙、快速、零依赖。它不是 detector。detector 在第 83 课里。这里只是个标签生产者。

severity 遵循 1-5 分制。1 分是针对 benign 目标的笨拙攻击（"请假装你是个海盗"）。5 分是一旦成功就会产生某个上线系统绝不能输出的内容的攻击（某种危险活动的操作细节）。大部分 fixture 落在 2-3 分，因为部署规模下的真实攻击会偏向简单和懒惰。severity 由 fixture 作者设定。两个审阅者打分相差超过一档，就说明这套评分标准需要再打磨。

## 动手构建

语料库放在 `code/fixtures.py` 里，是一个单独的 Python 列表。`code/main.py` 里的 taxonomy 类负责加载它，校验每个类别至少有七个 fixture，暴露 `by_category`、`match` 和 `stats` 方法，并附带一个可运行的 demo 来打印直方图。Trigram 余弦用 `numpy` 从零实现。

校验环节检查四条不变量：每个 fixture 都有非空 prompt，schema 里的每个类别都有代表，每个 severity 都在 `1..5` 范围内，每个 fixture id 都唯一。这里一旦失败就是硬退出，而不是警告，因为整个 Track 的后续都依赖这份语料库内部自洽。

## 实际使用

在课程的 `code/` 目录下运行 `python3 main.py`。demo 会打印每个类别的 fixture 数量，用三条样本探针跑一遍 `match`，并把 `taxonomy.json` 写到课程的 outputs 目录里。下游课程读取 `taxonomy.json`，而不是直接 import 这个 Python 模块，所以这份语料库是一个稳定的产物（artifact）。

## 拿去用

`outputs/skill-jailbreak-taxonomy.md` 记录了这六个类别和评分标准。把它当作团队的共享词汇表。第 87 课的安全防护记录的每一条 finding，都会引用一个 taxonomy id。

## 练习

1. 增加第七个类别 indirect-prompt-injection（指令嵌在某个检索到的文档里，而不是用户那一轮里）。撰写十个 fixture，重新跑一遍校验器。
2. 把 trigram 余弦换成 token 编辑距离评分器，测一测在现有语料库上 match 的归类结果有多少变化。
3. 从你自己产品的日志里（脱敏后）再拉三十个 fixture，确认类别分布是否符合团队凭直觉预期的样子。

## 关键术语

| 术语 | 通常用法 | 精确含义 |
|---|---|---|
| jailbreak | 任何不安全的模型输出 | 一条产生违反既定 policy 输出的 prompt |
| taxonomy | 一份类别清单 | 按攻击滥用哪条信任边界对其做的一次划分 |
| fixture | 一个测试样例 | 一条带类别、severity 和目标行为的已标注 prompt |
| severity | 输出有多糟 | 攻击成功后影响程度的 1-5 分档 |
| match | 一次检测决策 | 按 trigram 余弦找到的最近 fixture，用于给新 prompt 分配类别 |

## 延伸阅读

本课是入口。第 83-87 课直接构建在这份语料库之上。
