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prompt injection defenses
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新的Cordyceps攻击通过数据投毒实现对大型语言模型的隐蔽控制
研究人员开发了一种名为Cordyceps的新型数据投毒技术,能够实现对大型语言模型(LLMs)的隐蔽控制攻击。与依赖固定触发短语的先前方法不同,Cordyceps通过语义关联教会LLMs隐藏恶意指令。该方法在绕过现有防御方面取得了显著成功,包括异常值检测、干净数据正则化和提示注入防御,即使只有一小部分被投毒的数据也能实现高攻击成功率。
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研究发现 AI 助教防御以牺牲可用性为代价
一篇新的研究论文评估了 AI 助教的提示注入防御的有效性,强调了安全、可用性和响应速度之间固有的权衡。该研究引入了一种方法和基准来比较不同的防御机制,发现多层安全管道可以实现低绕过率和低误报率。该研究旨在帮助教育类 AI 系统根据特定机构的风险和可用性要求来选择防护措施。