Exploring Vulnerabilities and Protections in Large Language Models: A Survey

研究背景

大型语言模型（LLMs）作为人工智能应用中的关键组成部分，其安全性漏洞和防御机制的有效性至关重要。本文调查了LLMs的安全挑战，主要集中在两个主要领域：提示注入（Prompt Hacking）和对抗性攻击（Adversarial Attacks），每个领域都有特定类型的威胁。

过去方案和缺点

LLMs通常在互联网上训练，使用大量未筛选的数据集，这可能包含敏感信息，如个人医疗报告或政府ID，存在敏感信息泄露的风险。尽管存在安全控制，但攻击策略不断演变，变得更加复杂和潜在的破坏性。这些安全问题往往被开发者和用户忽视，但LLMs的安全领域变得越来越关键。

本文方案和步骤

本文主要讨论了两种类型的攻击：提示注入和对抗性攻击，它们普遍适用于开源和闭源LLMs。提示注入包括提示注入攻击和越狱攻击，而对抗性攻击则分为数据投毒攻击和后门攻击。本文通过结构化的检查帮助我们理解这些漏洞之间的关系以及可以实施的防御策略。

本文创新点与贡献

本文的贡献在于详细阐述了LLMs的安全问题，并讨论了保护LLMs免受这些威胁的强大的防御框架。通过专注于这些领域，本文旨在为开源和闭源LLMs提供适用的漏洞和防御策略的全面理解，为开发更安全、更有弹性的AI系统做出贡献。

本文实验

本文没有提供具体的实验设置或结果，而是集中在对现有攻击方法和防御机制的分析和讨论上。

实验结论

由于本文是一篇综述性质的论文，它没有直接的实验结论，而是提供了对现有研究的综合分析和对未来研究方向的建议。

全文结论

本文探讨了LLMs的安全漏洞，特别是提示注入和对抗性攻击。尽管存在一些防御策略，但攻击的不断演变性质要求持续的研究和创新。确保LLMs的安全性对于这些模型更深入地集成到AI应用中至关重要。开发强大、适应性强的防御机制对于创建能够抵御复杂威胁的弹性AI系统至关重要。