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Token-Efficient Prompt Injection Attack: Provoking Cessation in Large Language Model Reasoning via Adaptive Token Compression
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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
本研究探讨了大型语言模型（LLM）的“思考停止”漏洞，提出了一种新颖的“推理中断攻击”方法。该方法通过自适应令牌压缩简化提示词结构，实验表明能有效减少提示词长度并保持攻击效果，对提升LLM安全性具有重要意义。
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关键要点
- 本研究探讨了大型语言模型（LLM）的'思考停止'漏洞。
- 提出了一种新颖的攻击方法——'推理中断攻击'。
- 该方法通过自适应令牌压缩简化了攻击的提示词结构。
- 实验表明，该方法能有效减少提示词长度，同时保持攻击效果。
- 研究对提升LLM的安全性具有重要的启示意义。
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