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认知负荷攻击：长上下文下的提示注入
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文研究了大型语言模型在上下文学习中的脆弱性，尤其是在认知负荷过重时容易受到攻击。研究提出了一种新的提示注入攻击方法，成功率高达99.99%，显示现有安全机制不足，需开发更稳健的保护措施。
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关键要点
- 本文研究大型语言模型在上下文学习中的脆弱性。
- 认知负荷过重时，模型易受到攻击。
- 提出了一种新的提示注入攻击方法。
- 该攻击方法成功率高达99.99%。
- 现有安全机制不足，需开发更稳健的保护措施。
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