本文探讨了大型语言模型（LLMs）的安全性与对抗攻击，分析了其脆弱性、攻击机制及防御策略，强调了Prompt Hacking和Adversarial Attacks的威胁，并提出了增强LLMs安全性的未来研究方向。

本文探讨了大型语言模型（LLMs）的安全性评估及对抗攻击，分析了Prompt Hacking和对抗攻击的威胁及防御措施。研究表明，LLMs在漏洞检测中表现优越，但易受攻击，尤其在医疗应用中可能导致严重后果。强调了增强对LLMs安全性认识的重要性，并提出了有效的防御框架以应对这些挑战。