首页
学习
活动
专区
圈层
工具
发布
社区首页 >专栏 >揭开大语言模型的脆弱面:对抗攻击研究综述(五)

揭开大语言模型的脆弱面:对抗攻击研究综述(五)

作者头像
亿人安全
发布2026-04-09 11:11:12
发布2026-04-09 11:11:12
2520
举报
概述
代理攻击中,大语言模型(LLM)可作为受害客户端与攻击者控制的网络服务间的代理。即便 LLM 本身无网页浏览能力,为其接入对应插件后,整个系统便易遭受对抗性攻击。这类攻击具备明显优势:攻击的 IP 地址由 LLM 生成,且以 LLM 作为连接节点,几乎不会留下可追踪痕迹。该攻击的实施可分为四个步骤:提示初始化、IP 地址生成、载荷生成、服务器的通信。执行流程:先绕过 LLM 防护机制,诱导其对有害
文章被收录于专栏:红蓝对抗红蓝对抗

原创声明:本文系作者授权腾讯云开发者社区发表,未经许可,不得转载。

如有侵权,请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。

原创声明:本文系作者授权腾讯云开发者社区发表,未经许可,不得转载。

如有侵权,请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。

评论
登录后参与评论
0 条评论
热度
最新
推荐阅读
相关产品与服务
文本机器人
文本机器人(Customer Service Chatbot),是基于人工智能技术,面向企业场景的 AI 服务,可应用于智能客服、服务咨询、业务办理等场景。本产品旨在帮助企业快速构建,满足自身业务诉求,从而减少企业人力成本或解决服务不及时问题。用户可通过对话机器人用户端引擎,实现高准确率的对话服务。
领券
问题归档专栏文章快讯文章归档关键词归档开发者手册归档开发者手册 Section 归档