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LinkPrompt：基于提示的语言模型的自然且通用的对抗攻击
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原文中文，约1100字，阅读约需3分钟。
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内容提要
本文探讨了恶意提示模板构造方法（PromptAttack）在预训练语言模型中的安全性，验证了其有效性，并提出了多种对抗攻击技术和防御策略，旨在提升自然语言处理模型的安全性和性能。
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关键要点
- 提出恶意提示模板构造方法（PromptAttack）以探究预训练语言模型的安全性能。
- 通过广泛实验验证了PromptAttack方法的有效性，适用于少量样本情境。
- 研究了基于prompt的对抗攻击方法，成功攻击手动模板并验证了其有效性和泛化能力。
- 提出新型对抗攻击技术，包括恶意Prompt构建和对抗样本生成，验证了攻击成功率和鲁棒性提高方法的有效性。
- 发现Prompt-based learning模式的普适漏洞，提出缓解攻击方法的潜在解决方案。
- 提出基于令牌级别检测的方法来识别对抗提示，利用大型语言模型的能力进行检测。
- 研究了基于Prompt学习的预训练语言模型API的安全问题，提出TrojPrompt框架以解决后门攻击问题。
❓
延伸问答
什么是PromptAttack方法？
PromptAttack是一种恶意提示模板构造方法，用于探究预训练语言模型的安全性能。
PromptAttack方法的有效性如何验证？
通过对三个数据集和三个预训练语言模型进行广泛实验，验证了PromptAttack方法的有效性。
研究中提出了哪些新型对抗攻击技术？
研究提出了恶意Prompt构建、对抗样本生成和Prompt-based对抗训练等新型对抗攻击技术。
Prompt-based learning模式存在哪些漏洞？
发现Prompt-based learning模式的普适漏洞，特定触发器可以完全控制和降低其性能。
如何检测对抗提示？
提出了一种基于令牌级别检测的方法，利用大型语言模型预测下一个令牌的概率来识别对抗提示。
TrojPrompt框架的目的是什么？
TrojPrompt框架旨在解决基于Prompt学习的预训练语言模型API的后门攻击问题。
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