大型语言模型（LLMs）在各行业的快速集成带来了新的安全挑战，传统方法难以应对。关键漏洞包括提示注入（攻击者通过精心设计的提示操纵LLMs）和数据投毒（在训练过程中引入恶意数据以破坏输出）。此外，攻击者可能尝试模型提取和盗窃，或使用对抗性攻击，通过细微的输入扰动导致错误分类。安全的输出处理也至关重要，因为LLM生成的内容如果未经妥善清理，可能导致下游漏洞。 AI
影响 了解这些不断演变的大型语言模型安全威胁对于组织实施强大的防御措施并保护敏感数据和运营至关重要。
排序理由 该项目讨论了大型语言模型面临的现有和不断演变的威胁，并提供了缓解策略，属于对人工智能安全的评论。
- Adversarial Attacks on Model Inputs/Outputs
- AI training data poisoning
- Insecure Output Handling
- Model Extraction and Theft
- prompt injection
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