检测人工智能缺陷：针对语言模型内部缺陷的目标驱动攻击

 原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。

本研究针对大型语言模型（LLMs）内部存在的有毒内容的检测问题，提出了一种新的目标驱动攻击范式。通过引入另一个LLM作为检测器（ToxDet），该方法能够生成相应的问题并引导目标模型产生期望的有毒响应，实验证明其在识别目标LLMs产生有害输出方面具有显著效果，能够帮助提升模型的安全性。

该论文综述了大型语言模型的安全性和脆弱性问题，包括对抗性攻击、数据污染和隐私问题。讨论了攻击方法的有效性、模型的弹性以及对模型完整性和用户信任的影响。旨在引起人工智能社区的关注，并提供解决这些风险的方法。

人工智能 大型语言模型 安全性 对抗性攻击 脆弱性问题 语言模型 隐私问题
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