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该研究发现,跨语言背门攻击对多语言LLM的影响较大,较大的模型更易受攻击。触发器仍然有效,背门机制在25种语言的跨语言响应环境中攻击成功率平均达到50%。研究强调多语言LLM存在的漏洞和安全风险,呼吁采取有针对性的安全措施。

逆境而行:克服多语言嵌入反转攻击中的类型、脚本和语言混淆

BriefGPT - AI 论文速递
BriefGPT - AI 论文速递 · 2024-08-21T00:00:00Z
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