大型语言模型的多轮越狱攻击
原文中文，约200字，阅读约需1分钟。发表于：。本研究旨在解决大型语言模型在应对越狱攻击时的安全隐患。这项研究提出了一种多轮越狱方法，通过将危险提示重新分解为一系列较少有害的子问题，成功绕过模型的安全检查。实验结果显示，该方法在处理越狱攻击时的成功率高达94%。
研究首次测量了野外的jailbreak prompts，揭示其独特特征和攻击策略。评估显示当前大型语言模型和保护措施在多种情况下无法有效防御。这为研究界和供应商提供了改进安全性和监管的指导。
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