逆境而行:克服多语言嵌入反转攻击中的类型、脚本和语言混淆
原文中文,约400字,阅读约需1分钟。发表于: 。本研究关注多语言大型语言模型(LLMs)在嵌入反转攻击中的安全性,突显了在不同语言和脚本之间的脆弱性。通过对20种语言的分析,研究发现阿拉伯文和西里尔文书写的语言,以及印度-雅利安语言家族内的语言,特别容易受到攻击。此外,研究揭示了反转模型中的语言混淆问题,指出了攻击者可利用的可预测模式,旨在提升对多语言LLMs安全漏洞的理解并提高对高风险语言的警觉性。
该研究发现,跨语言背门攻击对多语言LLM的影响较大,较大的模型更易受攻击。触发器仍然有效,背门机制在25种语言的跨语言响应环境中攻击成功率平均达到50%。研究强调多语言LLM存在的漏洞和安全风险,呼吁采取有针对性的安全措施。