该文综述大语言模型安全研究，指出开源模型易受恶意提示影响，SimpleSafetyTests显示多数模型不安全回答超20%。研究提出防御框架、多语言安全基准及Llama Guard等防护工具，并强调系统提示与跨语言对齐的重要性。

本文综述大语言模型安全研究，涵盖监管破解、多语言越狱、提示注入、后门攻击及隐私威胁。研究发现，将不安全英文译为低资源语言可绕过GPT-4防护，攻击成功率达79%，凸显跨语言漏洞风险，呼吁加强多语言红队测试与安全防护。

本文综述多语言越狱攻击研究，提出语义保持算法构建数据集，评估GPT-4、LLaMa等模型，微调缓解使攻击成功率降低96.2%；还介绍SmoothLLM、生成利用攻击等方法，揭示多语言认知过载等漏洞，呼吁加强红队测试与对齐。

该文综述大语言模型提示攻击与防御研究，提出ReNeLLM等框架提升攻击成功率并降低成本，揭示现有防御不足；通过竞赛构建60万对抗提示数据集并分类；开发PromptAttack、TrojPrompt等方法评估安全风险，并探索自动提示优化与Prompt2Model小模型训练。

该文综述大语言模型安全研究，涵盖知识消毒、擦除检查、多语言自卫等防御方法以减少隐私泄漏与有害输出；安全微调可提升安全性，但过度调优会导致过度防御和拒绝合理请求；同时揭示隐性毒性攻击风险及检测增强手段。

该文综述大语言模型安全研究，涵盖SmoothLLM、ReNeLLM、RPO、SASP、APO、POISONPROMPT、IAPrompt等方法，涉及越狱攻击、后门威胁、多模态安全与提示优化，旨在提升模型鲁棒性与防御能力。

本文综述大语言模型安全与隐私研究，涵盖嵌入水印（如EmbMarker、VLPMarker）保护模型版权、句向量信息泄露与逆向方法、多模型系统嵌入空间攻击与提示注入风险、LLM安全威胁与防御、提示攻击风险分类、隐私攻击与防御策略，以及统一多语言嵌入模型和嵌入向量解释方法。

本文综述大语言模型上下文学习（ICL）的安全与机制研究：演示数据可被操纵以实施攻击，且演示数量增多会降低鲁棒性；恶意上下文可提升越狱成功率，而拒绝示例能增强防护；ICL对标签扰动较不敏感，其表现受预训练语料与监督方式影响；小模型经微调也可具备ICL能力。