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Resource Consumption of LLM DoS Attacks via Auto-Generation: A Study under Black-Box Settings
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（LLMs）在黑盒环境下的拒绝服务（DoS）攻击问题。提出的自动化算法AutoDoS通过优化提示节点和引入DoS攻击树，显著提高了攻击效果，增加了服务响应延迟并导致资源消耗，展示了其隐蔽性和有效性。
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关键要点
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本研究探讨了大型语言模型（LLMs）在黑盒环境下的拒绝服务（DoS）攻击问题。
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以往研究主要集中于白盒环境，缺乏对黑盒设置的深入分析。
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提出的自动化算法AutoDoS通过优化提示节点覆盖和引入DoS攻击树，显著提高了攻击效果。
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实验结果表明，AutoDoS能够显著增加服务响应延迟并导致严重的资源消耗。
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该方法在对抗现有防御时展示了隐蔽性和有效性。
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