针对对齐语言模型的对抗攻击的基线防御

最近的研究深入理解了大型语言模型的安全漏洞，发现文本优化器可以绕过审核和对齐的越狱提示。研究提出了三个问题：有用的威胁模型是哪些？基线防御技术在这个新领域中的表现如何？LLM安全性与计算机视觉有何不同？研究评估了几种基线防御策略，并讨论了每种策略的情况。在过滤和预处理方面获得了比其他领域更多成功，这表明在这些领域中可能对这些防御的相对优势进行了不同的权衡。