本文系统拆解大模型面临的越狱攻击技术,揭示攻击者如何通过巧妙设计突破AI安全限制
在当今数字化浪潮中,多智能体系统(MAS)正逐渐成为解决问题的新范式。想象一下,一群由大型语言模型(LLM)驱动的智能体,它们各司其职,却又紧密协作,共同完成复杂的任务。这种系统不仅高效、可扩展性强,还能够像人类团队一样灵活应对各种挑战。然而,正如硬币的两面,这些强大的功能也带来了独特的安全风险。
大模型(以下均用LLMs指代)发展迅速,但引发了大家对其潜在滥用的担忧。虽然模型开发者进行了大量安全对齐工作,以防止 LLMs 被用于有害活动,但这些努力可被多种攻击方法破解,典型的就是在社区里多篇文章中一直在强调的越狱攻击。这些攻击方法能找出安全对齐技术的漏洞,促使开发者及时修复,降低 LLMs 带来的安全风险
在人工智能飞速发展的今天,大型语言模型(LLMs)已经深入到我们生活的方方面面,从智能客服到内容创作,从医疗诊断到金融分析,它们的身影无处不在。然而,随着 LLMs 的广泛应用,其安全性问题也日益凸显。数据泄露、未经授权的访问、模型被恶意操纵……这些风险不仅威胁到企业的正常运营,还可能对用户隐私和社会稳定造成严重影响。今天,就让我们一起走进 LLM 安全的世界,看看那些在 2025年值得关注的安全工具,它们是如何为 LLMs 筑起坚固的安全防线的。
演讲议题:AIGC安全实践 –– AI Red Teaming
在人工智能飞速发展的今天,我们已经习惯了与各种智能系统打交道,从聊天机器人到智能搜索引擎,它们似乎无处不在。但你有没有想过,这些系统是如何真正理解我们的需求,并给出准确回答的呢?今天,就让我们一起深入探索一下前沿的RAG(Retrieval-Augmented Generation,检索增强生成)技术,看看它如何让AI变得更“聪明”。
总结了一些部署过程中出现可能的漏洞点位,并且分析了对应的攻防思路