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在大型语言模型中去除特洛伊木马的研究：自然语言与源代码的比较
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原文中文，约500字，阅读约需2分钟。
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内容提要
本研究通过TDC2023竞赛探讨了特洛伊检测在LLMs中的挑战和见解，最佳方法召回率约为0.16，提出了特洛伊的可检测性和恢复性问题。TDC2023为特洛伊检测提供了宝贵的机遇。
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关键要点
- 大语言模型（LLMs）在安全性方面面临木马和后门攻击的脆弱性。
- 本研究通过特洛伊检测竞赛2023（TDC2023）探讨了特洛伊攻击的识别和评估。
- 研究分析了区分有意和无意触发器的困难，以及逆向工程特洛伊的可行性。
- 最佳检测方法的召回率约为0.16，表现与简单基线相当。
- 研究提出了关于特洛伊的可检测性和恢复性的问题。
- 竞赛揭示了特洛伊检测的可行性和改进LLM输入提示技术的观察。
- 无意触发器与有意触发器的区分困难强调了对LLMs鲁棒性和可解释性研究的需求。
- TDC2023为特洛伊检测在LLMs中的挑战和机遇提供了宝贵的见解。
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