3,583 papers
arXiv:2606.21077 70 19 июня 2026 г. PRO

OTTER: почему фильтры безопасности LLM — это проверка слов, а не намерений

КЛЮЧЕВАЯ СУТЬ
Обнаружено: фильтры безопасности в ChatGPT и других LLM — не анализ намерений. Детектор «плохих слов». Намерение то же, слова другие — фильтр пропускает. Mетод OTTER позволяет найти конкретные слова, которые «включают» тревогу в системе модерации, и заменить их нейтральными синонимами — без потери смысла. Фишка: OTTER измеряет вклад каждого слова в токсичный балл, находит топ-5 «горячих» и заменяет их. Смысл запроса не меняется. Поверхностный сигнал исчезает. Результат — с 7% до 84% успешных обходов. Это не взлом, а диагноз: модерация смотрит на обёртку, а не на содержимое.
Адаптировать под запрос
📋 Дайджест исследования

Контент доступен только для PRO подписчиков

Чтобы получить доступ к дайджесту этого исследования, оформите PRO подписку

💳 Оплатить через Геткурс
YandexPay • SberPay • СБП • Карты РФ
⚡ Оплатить через Tribute
Telegram Stars • Моментальный доступ
Узнать о PRO

Контент доступен только для PRO подписчиков

Чтобы получить доступ к концептам этого исследования, оформите PRO подписку

💳 Оплатить через Геткурс
YandexPay • SberPay • СБП • Карты РФ
⚡ Оплатить через Tribute
Telegram Stars • Моментальный доступ
Узнать о PRO
📖 Простыми словами

Контент доступен только для PRO подписчиков

Чтобы получить доступ к упрощённому объяснению этого исследования, оформите PRO подписку

💳 Оплатить через Геткурс
YandexPay • SberPay • СБП • Карты РФ
⚡ Оплатить через Tribute
Telegram Stars • Моментальный доступ
Узнать о PRO

Работа с исследованием

Адаптируйте исследование под ваши задачи или создайте готовый промпт на основе техник из исследования.

0 / 2000
~0.5-2 N-токенов ~10-30с
~0.3-1 N-токенов ~5-15с