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利用动量增强越狱攻击
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
通过深度学习和大型语言模型的对抗训练方法，引入了以环境为背景的对抗性游戏(ICAG)，以防御越狱攻击。ICAG通过迭代过程提升防御和攻击代理的能力，降低了新生成的越狱提示对LLMs的成功攻击率，展现了对其他LLMs的可转移能力。
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关键要点
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利用深度学习和大型语言模型的对抗训练方法引入ICAG。
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ICAG以环境为背景，动态扩展知识以抵御越狱攻击。
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ICAG通过迭代过程提升防御和攻击代理的能力。
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ICAG有效降低新生成的越狱提示对LLMs的成功攻击率。
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ICAG展现了对其他LLMs的可转移能力，显示出多功能防御机制的潜力。
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