大型语言模型红队测试的最新进展：技术、防御与伦理考量
计算与语言
2024-12-18 v2 人工智能
摘要
大型语言模型（LLM）在自然语言处理任务中展现出惊人的能力，但其对越狱攻击的脆弱性构成了显著的安全风险。本综述论文全面分析了近期在大型语言模型（LLM）红队测试领域的攻击策略与防御机制的最新进展。我们分析了包括梯度优化、强化学习和提示工程等多种攻击方法，讨论了这些攻击对LLM安全性的影响以及改进防御机制的必要性。本工作旨在全面把握LLM红队测试攻击与防御的当前格局，为开发更安全可靠的语言模型提供支持。
引用
@article{arxiv.2410.09097,
title = {Recent advancements in LLM Red-Teaming: Techniques, Defenses, and Ethical Considerations},
author = {Tarun Raheja and Nilay Pochhi and F. D. C. M. Curie},
journal= {arXiv preprint arXiv:2410.09097},
year = {2024}
}
备注
16 pages, 2 figures