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The Dark Side of Trust: Authority Citation-Driven Jailbreak Attacks on Large Language Models
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文探讨了大型语言模型（LLMs）在与人类价值观对齐时的安全脆弱性，特别是对权威信息的偏见可能导致有害内容的生成。研究提出了一种新攻击方法DarkCite，利用权威引用提高越狱攻击的成功率，并提出有效的防御策略以降低风险。
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关键要点
- 大型语言模型（LLMs）在与人类价值观对齐时存在安全脆弱性。
- 对权威信息的偏见可能导致有害内容的生成。
- 研究提出了一种新攻击方法DarkCite，通过权威引用提高越狱攻击的成功率。
- 提出的防御策略有效提升了防御成功率，降低了风险的影响。
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