攻击链：基于语义驱动的上下文式多轮攻击器对 LLM 的攻击
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。我们提出了一种新的利用上下文反馈和语义相关性的方法，通过与大型模型进行多轮对话来自适应地调整攻击策略，从而使模型产生不合理或有害内容。我们评估了该方法在不同的大型语言模型和数据集上，并展示它可以有效揭示大型语言模型的漏洞，并超越现有的攻击方法。我们的工作为攻击和防御大型语言模型提供了一种新的视角和工具，并为对话系统的安全和伦理评估做出了贡献。
我们提出了一种新的方法，利用上下文反馈和语义相关性来调整攻击策略，揭示大型语言模型的漏洞，并超越现有的攻击方法。这为攻击和防御大型语言模型提供了新的视角和工具，并为对话系统的安全和伦理评估做出了贡献。
