本文指出大型语言模型的安全评估受到小数据集、方法不一致和评估环境不可靠等因素的影响，导致攻击与防御的评估和比较变得困难。作者提出了一系列指南，以减少评估中的噪声和偏差，促进未来研究的可比较性和可衡量进展。

本研究探讨了预训练模型在实际应用中的安全与隐私问题，提出了一种新型攻击与防御方法分类法，并明确了这些模型面临的安全挑战。研究表明，不同的攻击与防御方式各有优缺点，为未来研究提供了新机遇。

这份报告总结了近年来研究热点的Web3安全领域的16篇论文，涵盖了漏洞检测、新型攻击与防御、优化和隐私问题等主题。这些论文讨论了智能合约漏洞检测的各种工具和技术，分析验证服务的安全性质，防御攻击，优化离链协议，以及分析隐私影响。