随着大规模预训练模型的广泛应用，其安全性问题逐渐成为学术界和工业界关注的焦点。对抗样本攻击作为威胁大模型安全的核心手段，在过去两年中呈现出攻击方式多样化、隐蔽性增强、迁移能力提升三大趋势。本文将从攻击技术演进、防御体系构建、攻防实战验证三个维度，深入剖析当前大模型安全领域的最新进展。 ...
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大模型最危险漏洞告急！Prompt注入攻击如何破解？
在人工智能技术高速发展的今天，大语言模型的安全隐患正成为悬在行业头顶的达摩克利斯之剑。其中，Prompt注入攻击因其隐蔽性和破坏性，被业界公认为最棘手的系统漏洞。最新研究显示，全球TOP10的AI平台中有7家存在可被利用的Prompt注入漏洞，攻击成功率最高可达63%。这种攻击不仅能窃取模型训练数据
大模型安全围城战：揭秘Prompt注入攻防核心技术图谱
在人工智能技术狂飙突进的当下，大型语言模型已深度渗透到商业决策、金融服务、医疗诊断等关键领域。但鲜为人知的是，这些智能系统的"大脑"正面临前所未有的安全威胁——2024年安全审计报告显示，全球TOP100的AI服务平台中，87%存在可被利用的Prompt注入漏洞。这种新型攻击手段通过精心构造的输入指