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Reta
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新的ReTA框架动态地使用外部知识增强电子健康记录图谱
研究人员开发了ReTA，一个新颖的框架，它使用强化学习来动态地使用外部知识图谱增强电子健康记录（EHR）图谱。这种方法允许在每次就诊时进行上下文感知的知识导入，提供三种选项：软导入以丰富节点特征，硬导入以修改图谱拓扑，或者在模型自信时跳过增强。在MIMIC-III和MIMIC-IV数据集上的实验表明，ReTA在诊断、死亡率和再入院等预测任务中始终优于现有方法，并且在不同数据集和知识图谱之间也表现出可迁移性。
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新的RETA防御机制可对抗LLM代理的自适应提示注入攻击
研究人员开发了RETA，一种针对大型语言模型（LLM）代理的自适应提示注入攻击的新型防御机制。与以往专注于识别特定攻击模式的方法不同，RETA通过链式思考推理来验证嵌入式指令与用户任务的相关性。该方法通过多目标强化学习进行优化，并使用合成的对抗性数据进行训练，在保持效用的同时显著降低了攻击成功率。
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新的RETA防御机制可对抗LLM中的自适应提示注入攻击
研究人员开发了一种名为RETA的新型防御机制，用于对抗针对大型语言模型（LLM）代理的自适应提示注入攻击。这些攻击利用第三方数据嵌入恶意指令，当攻击者调整策略时，现有防御措施难以应对。RETA通过使用链式思维推理来验证指令与用户任务的相关性，而不是依赖静态模式识别来解决这一问题。该系统通过红队演练合成对抗性训练数据，并使用多目标强化学习优化防御，在多次自适应攻击中将平均攻击成功率降至10%以下。