本文内容仅供网络安全学术研究、红队演练复盘与技术交流。文中测试旨在揭示大型语言模型（LLM）在处理复杂逻辑任务时的安全边界，以促进更完善的 AI 防御体系构建。请勿利用相关技术进行任何非法活动或生成有害内容。DeepSeek 以其强大的逻辑推理能力（DeepSeek-R1）在 AI 圈名声大噪。通常认为，推理能力越强的模型，对指令的理解越深刻，安全防御也应该越严密。强大的推理能力有时反而会成为攻击

摘要：本文探讨了大语言模型在安全防御中的漏洞问题，通过"奶奶漏洞"和Base64编码注入等案例，揭示了模型存在的"工具属性优先于价值属性"缺陷。研究发现，当模型面对编码解码等工具性任务时，会忽视内容审查，导致安全机制失效。文章警示AI开发者不能仅依赖模型自检，建议引入外部安全层和二次校验机制，并呼吁采用模糊测试等专业方法主动挖掘模型漏洞。