本研究提出了一个框架和视觉分析系统,以简化大型语言模型(LLMs)安全性评估的破解分析过程。研究发现,LLMs存在被滥用和绕过安全限制的风险,尤其是通过越狱提示。评估不同破解方法后,揭示了当前防御措施的不足,并提出了改进建议。
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