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SCOUT-450
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SCOUT框架增强LLM提示注入防御
研究人员开发了一个名为SCOUT的新框架，以改进大型语言模型的提示注入防御。SCOUT根据每个输入的预测可靠性和延迟动态分配不同的检测器，旨在优化安全性和实用性。该方法在各种基准测试中显著降低了攻击成功率，同时最大限度地减少了对良性输入的性能影响。
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SCOUT框架通过自适应检测器分配改进LLM提示注入防御
研究人员推出了一种新颖的框架SCOUT，旨在增强大型语言模型中的提示注入防御。SCOUT通过预测每个输入的各种检测器的可靠性和延迟来动态分配检测资源。这种自适应方法允许操作员使用单个阈值来平衡安全性和实用性，仅在必要时将请求路由到更强大（可能更慢）的LLM裁判。该框架在一个新基准SCOUT-450上展示了改进的性能，并有望转移到其他评估集。