大型语言模型（LLMs）在高风险应用中的集成日益增加，使得可靠的安全保障成为一个重要的实际和商业关注点。现有的安全评估主要依赖于固定的有害提示集合，隐含假设对手是非自适应的，从而忽视了在输入被迭代优化以规避安全措施的现实攻击场景。本研究考察了当代语言模型对自动化对抗性提示优化的脆弱性。通过重新利用原本旨在改善良性任务表现的黑箱提示优化技术，系统性地搜索安全失效。使用DSPy，应用了三种优化器对提取...