分析型越狱攻击对大型语言模型的研究
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。我们进一步探索了大型语言模型在监狱破解攻击方面的边界，并提出了基于分析的监狱破解（ABJ）方法。通过在各种开源和闭源大型语言模型上进行详细评估，我们的研究展示了基于分析的监狱破解的攻击效果和效率的最新成果。我们的研究强调了优先考虑和增强大型语言模型的安全性以减少滥用风险的重要性。
我们使用两种评估框架评估了GPT-4和LLaMa2等大型语言模型上的越狱攻击的有效性，并创建了一个专门的数据集作为基准。通过与传统评估方法的比较，我们的评估方法保持一致，并提供了更深入和详细的评估。这项工作为评估类似或更复杂的提示注入任务奠定了基础，有望改变这个领域。
