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

大型语言模型的根本性缺陷使其易受有害攻击

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-07-30 10:15

研究人员发现大型语言模型（LLMs）存在一个根本性漏洞，使其容易受到恶意攻击。该漏洞与大型语言模型处理指令的方式有关，攻击者可以诱骗模型泄露敏感信息或执行有害操作，例如提供非法活动的说明或破坏关键系统。研究人员通过一种称为“思维链伪造”的技术演示了这一点，该技术模仿模型的内部推理过程来绕过安全护栏。他们认为，这种漏洞可能本质上是无法解决的，对大型语言模型技术的广泛采用构成了重大风险。 AI

影响该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，需要新的安全范例。

排序理由论文发表在顶级人工智能会议上，详细介绍了大型语言模型的新漏洞。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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报道来源 [1]

MIT Technology Review TIER_1 English(EN) · Will Douglas Heaven · 2026-07-30 10:15

A fundamental flaw leaves LLMs strikingly vulnerable to attack

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…

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A fundamental flaw leaves LLMs strikingly vulnerable to attack

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