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通过反翻译来抵御 LLMs 的越狱攻击
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
该研究提出了一种基于最大似然的算法，用于多模态大型语言模型（MLLMs）的越狱攻击。通过寻找“图像越狱提示”（imgJP），在多个未知提示和图像上实现对 MLLMs 的越狱。同时，揭示了 MLLM 越狱和 LLM 越狱之间的联系，并引入了一种基于构造的方法，用于 LLM 越狱，比当前最先进的方法更高效。
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关键要点
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该研究聚焦于多模态大型语言模型（MLLMs）的越狱攻击。
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提出了一种基于最大似然的算法，寻找“图像越狱提示”（imgJP）。
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该算法能够在多个未知提示和图像上实现对 MLLMs 的越狱。
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方法具有强大的模型可迁移性，imgJP 可转移到多种模型中。
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揭示了 MLLM 越狱和 LLM 越狱之间的联系。
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引入了一种基于构造的方法用于 LLM 越狱，比现有方法更高效。
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警告：某些由语言模型生成的内容可能对读者具有冒犯性。
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