随着大型语言模型在生产力领域的广泛应用,其面临的安全风险也日益凸显。提示词攻击是一种对抗性攻击手段,可引导LLM生成危险内容,对系统安全形成严重威胁。本文深入解析了12种对抗性提示词攻击策略,并提出利用红队数据集增强LLM安全性的建议方案。每位网络用户都应保持警惕,共同维护网络安全。
基于深度学习的软件安全检测系统,如同数字化时代的"安检员",能高效识别软件漏洞。然而,一项名为EaTVul的研究揭示了这一领域的新挑战。EaTVul是一种创新的规避攻击策略,通过修改有漏洞的代码,让基于深度学习的检测系统误判,成功率高达83%至100%。其工作原理包括利用支持向量机找出关键样本、注意力机制识别关键特征、AI聊天机器人生成迷惑性数据,以及模糊遗传算法优化数据欺骗性。这项研究强调了当前软件漏洞检测系统的脆弱性,并呼吁开发更强大的防御机制以应对这类攻击,以保障软件安全。
["神经网络由于自身的特点容易受到对抗性攻击","谷歌DeepMind的最新研究表明,人类的判断也会受到这种对抗性扰动的影响","人类的神经网络和人工神经网络的关系是什么?","研究表明,我们之前的这种看法可能是错误的!","人类的判断也会受到这种对抗性扰动的影响"]
["富士通宣布推出两项新的人工智能信任技术,旨在提高对话型人工智能模型的可靠性,包括检测幻觉和对抗性攻击的技术。","这些技术将整合到富士通的人工智能平台“Kozuchi”中,旨在为企业和个人用户提供工具,评估对话型人工智能回复的可靠性,增强人工智能的安全性。","第一项技术旨在高度精确地检测对话型人工智能回复中的幻觉,解决了回复中可能存在的误导问题。","第二项技术用于检测对话型人工智能回复中的植入网络钓鱼网址,以提高回复的安全性。"]