研究分析了大型语言模型的安全漏洞，发现文本优化器可以绕过审核。提出了三个关键问题：威胁模型的有效性、防御技术的表现、LLM与计算机视觉的差异。评估了检测、输入预处理和对抗训练等防御策略，讨论了白盒和灰盒设置下的鲁棒性和性能权衡。结果显示，过滤和预处理在LLM中比在视觉领域更有效。

最近的研究发现，文本优化器可以产生绕过审核和对齐的越狱提示。研究评估了几种基线防御策略，并讨论了每种考虑的防御的鲁棒性和性能权衡。在过滤和预处理方面获得了比其他领域预期的更多成功。

最近的研究深入理解了大型语言模型的安全漏洞，发现文本优化器可以绕过审核和对齐的越狱提示。研究提出了三个问题：有用的威胁模型是哪些？基线防御技术在这个新领域中的表现如何？LLM安全性与计算机视觉有何不同？研究评估了几种基线防御策略，并讨论了每种策略的情况。在过滤和预处理方面获得了比其他领域更多成功，这表明在这些领域中可能对这些防御的相对优势进行了不同的权衡。