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Sahar Abdelnabi

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TOOL · CL_294447 · Oct 12 · 04:00

新的LLMail-Inject数据集揭示了自适应提示注入攻击的高成功率

一个名为LLMail-Inject的新数据集已被发布，其中包含超过20万个由人类编写的提示，旨在测试大型语言模型上的自适应提示注入攻击。该数据集旨在通过捕捉真实世界对手的复杂性和适应性来解决现有基准的局限性。初步评估显示，即使是专门针对提示注入进行训练的模型（如Meta SecAlign）以及像GPT-4o和GPT-5 mini这样的先进模型，在执行来自不可信来源的未经授权任务方面也表现出很高的成功率。