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DeepFaith框架改进了APT防御中LLM的事件报告
研究人员开发了DeepFaith，一个旨在提高大型语言模型（LLMs）在高级持续性威胁（APTs）背景下生成的事件报告忠实度的创新框架。该系统将LLM生成的报告与来自防御系统的具体证据联系起来，确保陈述得到支持并减少幻觉。实验表明，DeepFaith显著提高了报告的忠实度，减少了无根据的声明，并增加了安全运营中心的报告的时间一致性。
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LLM安全助手易受日志数据提示注入攻击
研究人员发现了一种用于安全运营中心的大型语言模型的新漏洞，称为“日志基底提示注入”。这种攻击向量利用了攻击者可以控制日志数据中的许多字段这一事实，从而允许他们将恶意指令注入LLM。该研究将这些攻击分为四种类型，并发现身份劫持特别有效，而摘要任务最容易受到攻击。