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LLM时代下的安全新探索.pdf

上传人: Ch****l 编号:171283 2024-07-03 40页 6.88MB

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本文主要探讨了在大型语言模型(LLM)时代的网络安全新探索。作者指出,尽管LLM在许多方面具有巨大潜力,如理解程序语义、生成代码、模糊测试等,但它们并非固有安全。文章引用了多个研究,例如在USENIX Security 2024会议上提出的工作,揭示了LLM安全对齐中的偏见,并展示了如何通过特定的提示序列绕过安全性限制。 关键数据包括:11个框架中发现20个漏洞,导致13个CVE(已知漏洞),以及针对LLM集成生态系统的攻击,如Jailbreak(越狱)和Prompt Leaking(提示泄露)。此外,文章提到了Vanna漏洞,一个示例攻击链,以及现实世界中的应用攻击,如OpenAI API密钥的隐私泄露。 文章提出了LLM在安全领域的多种潜在应用,如渗透测试、钓鱼检测等,并通过实例展示了如何将LLM用于模糊测试和其他安全相关任务。最后,作者强调了在利用LLM的同时,确保其安全性的重要性。
LLM如何保护自己?" "LLM+安全=?":探索AI安全新领域 "AI聊天机器人诱导自杀案":LLM安全性探讨
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