研究人员开发了一种名为非文本目标攻击（NTA）的新方法来绕过大型语言模型（LLM）的安全措施。与以往依赖特定目标输出来进行攻击的方法不同，NTA侧重于在不强制执行任何特定模式的情况下，最大化不安全LLM响应的概率。这种方法允许更广泛地探索LLM的漏洞，并且在AdvBench基准测试上，以比现有方法更少的优化迭代次数实现了96.8%的成功率。 AI
影响 这项研究突显了LLM安全对齐方面可能存在的新漏洞，可能需要开发人员加强对非文本对抗性攻击的防御。
排序理由 详细介绍LLM新攻击方法的学术论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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