针对 GPT 模型的对话重建攻击
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。近期，大型语言模型（LLMs）的领域取得了显著进展，GPT 系列模型为代表。为了优化任务执行，用户通常与云环境中的 GPT 模型进行多轮对话。本文介绍了一种特定的针对 GPT 模型的对话重建攻击，评估了其中存在的隐私风险，并引入了两种高级攻击来更好地重建以前的对话。研究结果表明，在涉及 GPT 模型的对话中存在隐私风险，并旨在引起社区的关注，以防止对这些模型杰出功能的潜在滥用。
这篇论文评估了ChatGPT（GPT-3.5、GPT-4）在数字取证领域的影响和潜在影响。研究发现，尽管ChatGPT在某些应用场景中有潜在的低风险应用，但很多应用目前不适用。然而，在合适的知识用户下，它可以作为一个有用的辅助工具。
