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PRSA：大型语言模型的提示反窃取攻击
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
通过评估大型语言模型的鲁棒性和对间接提示注入攻击的防御方法，发现大型语言模型易受攻击。提出黑盒和白盒防御方法，白盒方法能有效降低攻击。激发未来研究工作。
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关键要点
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通过评估大型语言模型的鲁棒性，发现其易受间接提示注入攻击。
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具有更高能力的大型语言模型在文本任务中更容易受到攻击，导致ASR更高。
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提出了四种基于提示学习的黑盒防御方法和一种基于对抗训练的白盒防御方法。
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黑盒防御方法能有效降低ASR，但无法完全阻止攻击。
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白盒防御方法几乎将ASR降低到零，对模型性能影响较小。
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希望基准和防御方法能激发未来的研究工作。
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