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PDF中的隐藏文本会操纵LLM，对AI应用构成风险
一种新技术允许PDF文档中的隐藏文本影响大型语言模型（LLM），这种漏洞已在简历筛选等实际应用中得到观察。研究人员展示了通过嵌入白色文本、微小字体或其他视觉上模糊的方法中的指令，可以操纵LLM来改变其输出或忽略先前的指令。虽然在简历中这种隐藏提示的普遍性估计在1-10%之间，但它们对招聘结果的影响喜忧参半，随着越来越多的人采用该技术，其益处也在减弱。
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大语言模型简历筛选面临日益增长的提示注入攻击
一篇新发表在arXiv上的研究详细介绍了对基于大语言模型（LLM）的简历筛选应用程序中提示注入攻击的首次系统性调查。研究人员分析了约20万份真实简历，开发了具有高精度的专业检测方法。他们的发现表明，约1%的简历包含隐藏的提示注入，并且在过去一到两年中其普遍性明显增加。值得注意的是，超过90%的注入提示不依赖于明确的指令，这凸显了在真实世界的大语言模型部署中存在一种复杂且日益增长的威胁。