arXiv:2601.03134v2 Announce Type: replace 
Abstract: As LLMs gain persuasive capabilities through extended dialogues, they create new opportunities for studying adversarial conversational behavior in extended interaction settings that traditional single-turn safety evaluations fail to capture. We systematically study these interactional dynamics using a controlled LLM-to-LLM simulation framework for automated red-teaming across bilingual social engineering scenarios. Evaluating eight state-of-the-art models in English and Chinese, we analyze dialogue-level outcomes, annotate attacker and defender strategy families, and model interaction dynamics between them. Results show that multi-turn adversarial dialogues follow recurrent escalation patterns, while defensive responses frequently rely on verification, delay, and channel control. We further find statistically significant cross-model and cross-lingual differences in outcome distributions, and transition analysis reveals systematic structural variation in how defender strategies respond to attacker tactics across languages. These findings highlight the importance of studying interactional structure in multi-turn adversarial dialogue settings and demonstrate how controlled LLM-to-LLM simulations can support mechanistic analysis of adversarial conversational dynamics.

دراسة حديثة بعنوان 'تشريح الاحتيالات الحوارية' تستكشف ديناميكيات التفاعلات متعددة الأدوار في نماذج اللغة الكبيرة (LLMs)، كاشفة كيف يمكن التلاعب بهذه النماذج في حوارات معادية. تستخدم الدراسة إطار محاكاة LLM إلى LLM للتحليل في سيناريوهات الهندسة الاجتماعية الثنائية اللغة بالإنجليزية والصينية، مما يبرز أنماط التصعيد في الحوارات المعادية والاستراتيجيات الدفاعية المتبعة.

Un estudio reciente titulado 'La Anatomía de las Estafas Conversacionales' explora las dinámicas de las interacciones de múltiples turnos en modelos de lenguaje de gran tamaño (LLMs), revelando cómo estos modelos pueden ser manipulados en diálogos adversariales. La investigación emplea un marco de simulación controlada LLM-a-LLM para analizar escenarios de ingeniería social bilingües en inglés y chino, destacando los patrones de escalada en diálogos adversariales y las estrategias defensivas empleadas.

Une étude récente intitulée 'L'Anatomie des Escroqueries Conversationnelles' examine les dynamiques des interactions multi-tours dans les modèles de langage de grande taille (LLMs), révélant comment ces modèles peuvent être manipulés dans des dialogues adversariaux. La recherche utilise un cadre de simulation contrôlé LLM-à-LLM pour analyser des scénarios de social engineering bilingues en anglais et en chinois, mettant en évidence les schémas d'escalade dans les dialogues adversariaux et les stratégies défensives employées.

A recent study titled 'The Anatomy of Conversational Scams' explores the dynamics of multi-turn interactions in large language models (LLMs), revealing how these models can be manipulated in adversarial dialogues. The research employs a controlled LLM-to-LLM simulation framework to analyze bilingual social engineering scenarios in English and Chinese, highlighting the escalation patterns in adversarial dialogues and the defensive strategies employed.