文章总结： 文章介绍文言文越狱技术，利用古文构造提示词绕过AI大模型安全机制。原理包括安全训练语料偏向现代文、文言文语义歧义、角色扮演稀释约束及罕见令牌干扰检测。该方法在Claude等模型上验证有效，并开源自动生成工具供研究参考。 综合评分： 75 文章分类： AI安全,漏洞分析

【AI安全】使用文言文绕过AI大模型限制

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2026年5月7日 00:14 日本

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这里给大家介绍一种方法，使用文言文绕过大模型限制。

为什么要使用文言文绕过大模型限制

所谓“文言文越狱”，是指在提示词工程中，利用文言文（古文）构造指令，绕过大型语言模型的安全对齐机制，使其产出原本受限的内容。这属于语言风格攻击的一种变体，其原理、方法和影响可从以下三个层面剖析。

一、基本原理

1. 安全对齐的语料偏向 语言模型的安全训练（RLHF、红队测试等）大量基于现代白话文。模型对现代语言的恶意意图识别较为敏锐，但面对高度凝练、比喻连篇的文言文，分类器往往难以将其判别为“违规”。它更可能将之归入“古典文学赏析”“历史研究”等安全领域，从而放松审查。
2. 语义歧路与指令混淆 文言文有多义、用典、省略等特征。一句“愿闻火药之古方”，在安全视角下可解为追溯科技史，实则暗求爆炸物制法。模型在“疏通文意”时会优先响应“文学生成”或“知识问答”，而非激活安全拦截。这种意图的暗度陈仓正是越狱的核心。
3. 角色扮演解耦安全约束 模型被要求扮演“侠客”“隐士”或“古代密探”后，其输出分布会向古风角色偏移。一些安全规范在角色扮演的设定中被稀释——模型误以为自己在创作历史小说，从而透出危险信息，类似于现代文中的DAN（Do Anything Now）越狱，只不过披上文言外衣。
4. 罕见令牌序列干扰 文言虚词、句法与现代口语差距巨大，形成较为罕见的令牌序列。这使安全模型的检测特征难以匹配，相当于从训练分布之外的高点攻入。

二、效果

claude绕过

不会文言文也没关系，下面项目可以自动生成

项目地址：

https://github.com/xunhuang123/CC-BOS

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