大语言模型安全:漏洞、攻击、防御与对策

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内容提要

本研究关注大语言模型(LLMs)在训练和部署过程中出现的安全威胁和漏洞,定义并分类了针对LLMs的各种攻击。通过对攻击及其防御机制的深入分析,提出了预防和检测两类防御策略,并评估了现有防御机制的有效性,为保护LLMs提供了结构化框架,同时指出了进一步研究的方向。

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