随着大型语言模型（LLM）深入各类应用场景，其安全性问题也日益凸显。其中，“通用越狱”（Universal Jailbreaks）已成为重大挑战——黑客利用特定提示技巧绕过模型安全机制，从而获取受限信息。这类漏洞可能被用于非法活动，如合成违禁物质或规避网络安全措施。AI技术在不断进步的同时，攻击手段也在同步升级，因此，需要一种既能确保安全性，又不影响实际可用性的防御机制。
Anthropic的“宪法分类器”登场
为应对这一问题，Anthropic研究团队推出了**“宪法分类器”（Constitutional Classifiers），这是一种结构化框架，旨在提升LLM的安全性。该分类器基于符合“宪法原则”的合成数据**进行训练，能够明确划分允许与受限内容，从而提供更灵活的安全防护，并能适应不断演变的攻击策略。
与传统的静态规则过滤或人工审核不同，宪法分类器直接将伦理和安全考量嵌入模型，使其在保证安全性的同时，依然具备良好的用户体验和扩展性。
如何运作？有哪些优势？
Anthropic的宪法分类器围绕以下三大核心展开：
✅ 对抗越狱攻击的鲁棒性：分类器基于宪法规则生成的合成数据进行训练，大幅提升识别和拦截有害内容的能力。
✅ 实用性与低成本部署：该框架引入的推理开销仅为23.7%，确保其在真实环境中的可行性。
✅ 适应性强：由于宪法规则可以更新，系统能及时应对新的安全挑战，保持长期有效性。
分类器在输入端和输出端均发挥作用。
🔹 输入端分类器：对用户输入的提示词进行审查，阻止潜在有害请求进入模型。
🔹 输出端分类器：实时评估模型生成的内容，确保其符合安全规则，必要时进行拦截。
这种逐个token实时评估的机制，在确保安全性的同时，兼顾了用户体验，避免模型“过度防御”导致实用性下降。
实验测试：能否真正防住通用越狱？
Anthropic团队进行了超过3000小时的红队攻击测试，共有405名安全研究员和AI专家参与，结果如下：
🚫 零成功的通用越狱：测试过程中，没有发现任何能稳定绕过防御的“万能越狱”方法。
🔒 95%拦截率：宪法分类器成功阻止了95%的越狱尝试，而未防护模型的拒绝率仅14%，防御能力显著提升。
🎯 极低误杀率：分类器在真实应用中仅额外增加了**0.38%**的拒绝率，表明其不会过度屏蔽正常用户请求。
📌 攻击者主要手法：实验发现，攻击者更倾向于微调措辞或调整回答长度，而非利用系统漏洞进行真正的突破。
尽管没有任何安全系统是100%无懈可击的，但这些实验数据表明，宪法分类器确实显著降低了通用越狱的风险。
结论：AI安全的新范式
Anthropic的宪法分类器为LLM安全性提供了一种更灵活、更可扩展的解决方案。通过围绕明确的宪法原则构建安全机制，该方法既提升了对越狱攻击的防御能力，又避免了传统安全策略中过度限制用户使用的弊端。
随着攻击技术的不断进化，这一框架仍需持续优化，以保持长期有效性。然而，从当前实验结果来看，宪法分类器已经证明了适应性安全防护的可行性，成为AI安全领域的一次重要突破。