研究人员开发了一种新的红队测试大型语言模型（LLM）的方法，通过模拟多轮对话式诈骗。该方法在八个最先进的英文和中文模型上进行了测试，分析了对话结果以及攻击者/防御者的策略。研究发现在对抗性对话中存在反复出现的升级模式，并确定了诸如验证和延迟等常见的防御策略。在模型和跨语言结果方面观察到显著差异，凸显了在多轮对抗性设置中进行交互结构分析的必要性。 AI
影响 引入了一种新颖的红队测试方法论，以更好地理解和减轻 LLM 在多轮对抗性交互中的漏洞。
排序理由 这是一篇详细介绍评估 LLM 安全性的新方法论的研究论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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