分析使用伪恶意网络安全数据微调的大型语言模型的安全风险

本研究解决了大型语言模型在网络安全应用中的安全风险问题。通过使用OWASP Top 10框架对多个开放源代码LLM进行评估，发现微调过程显著降低了模型的安全弹性。提出的安全对齐方法能够在确保技术实用性的同时，维护或提高模型的安全性，为开发更安全的微调方法提供了切实可行的途径。

本研究分析了大型语言模型在网络安全中的风险，发现微调会降低模型的安全性。提出的安全对齐方法能够提升模型的安全性，促进更安全的微调技术开发。

大型语言模型 安全 安全对齐 安全性 微调 网络安全
原文中文，约200字，阅读约需1分钟。发表于：。
阅读原文
分享给好友