该文介绍了大型语言模型的安全漏洞和对抗机器学习的研究基础。作者评估了几种基线防御策略，并讨论了每种策略在各种可行和有效的设置中的情况。作者发现在过滤和预处理方面获得了比其他领域预期的更多成功。

深度学习使我们能够高效训练复杂数据的神经网络，但也揭示了神经网络的几个弱点。对抗机器学习是一种研究领域，旨在利用神经网络的弱点来进行攻击。本文概述了对抗性攻击的分类和现有的防御措施，并讨论了未来研究的方向。