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English(EN) A fundamental flaw leaves LLMs strikingly vulnerable to attack

大型语言模型的根本性缺陷暴露了模型无法解决的安全漏洞

作者 PulseAugur 编辑部 · [2 个来源] ·

研究人员发现大型语言模型（LLMs）存在一个根本性缺陷，使其极易受到攻击，可能破坏其安全性和可靠性。这一在国际机器学习会议上展示的漏洞，允许攻击者通过模仿模型的内部推理过程，欺骗大型语言模型生成有害或受限信息。研究人员认为，这种被称为“思维链伪造”的缺陷可能本质上是无法解决的，给大型语言模型技术在各种敏感应用中的安全部署带来了重大挑战。 AI

影响 这一漏洞可能会严重阻碍大型语言模型在关键应用中的安全部署，需要新的安全范式。

排序理由 在顶级人工智能会议上发表的论文，详细介绍了大型语言模型的一个根本性缺陷。

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大型语言模型的根本性缺陷暴露了模型无法解决的安全漏洞

报道来源 [2]

  1. MIT Technology Review TIER_1 English(EN) · Will Douglas Heaven ·

    一项根本性缺陷使大型语言模型极易受到攻击

    It is impossible to make large language models fully secure against hacks because of a fundamental flaw in how they work, a team of researchers argue in a paper presented at the International Conference on Machine Learning, a top AI conference, this month. The claim has huge impl…

  2. Mastodon — mastodon.social TIER_1 English(EN) · sipirtu ·

    大型语言模型的一个根本性缺陷使其容易受到攻击，攻击者可以通过模仿其内部推理来绕过安全防护。研究人员认为这可能无法解决

    A fundamental flaw in LLMs makes them vulnerable to attacks that bypass guardrails by mimicking their internal reasoning. Researchers argue this may be unsolvable. 🔒 Source: MIT Technology Review AI https://www. technologyreview.com/2026/07/3 0/1140927/a-fundamental-flaw-leaves-l…

    链接 technologyreview.com/…/a-fundamental-flaw… technologyreview.com/…/3

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