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长文本之罪：Claude团队新越狱技术，Llama 2到GPT-4无一幸免
重点标签 Many-shot Jailbreaking、人工智能、安全漏洞、上下文学习、缓解措施
文章摘要
Many-shot 越狱技术基于 LLM 上下文窗口漏洞，攻击者通过在单个提示中包含多个虚假对话，引导模型产生不良行为。研究发现，随着对话次数（shots）的增加，模型产生有害响应的几率也在增加。该漏洞与「上下文学习」过程有关，即 LLM 仅使用提示中信息进行学习，无需后续微调。研究还发现，对于较大的模型，many-shot 越狱更有效。
为缓解这一漏洞，Anthropic 采用了在将提示传递给模型之前对其进行分类和修改的方法。其中，Cautionary Warning Defense（CWD）方法显著降低了攻击成功率，从 61% 降至 2%。Anthropic 正在继续研究基于提示的缓解措施，并保持对可能逃避检测的攻击变体的警惕。
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原文作者: 机器之心
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