2023年最新LLM大语言模型综述文章

2023年最新LLM大语言模型综述文章 大语言模型(LLM)是近年来人工智能领域的热门话题，它们可以处理大量数据，学习到丰富的语言知识，并生成高质量的文本。然而，随着LLM的广泛应用，安全风险也随之增加。本报告将对LLM的大语言模型进行综述，着重介绍提示注入攻击的安全风险分析报告。 1. 提示和提示学习 在LLM中，提示是一种特殊的输入格式，可以指导模型生成特定的文本。提示学习是指模型通过学习大量数据，学习到提示的模式和结构，从而生成高质量的文本。然而，这种学习方式也存在安全风险，因为攻击者可以通过恶意的提示来控制模型的输出。 2. 提示注入攻击 提示注入攻击是一种类型的攻击，攻击者可以通过恶意的提示来控制模型的输出，从而实现攻击的目的。这种攻击可以分为两类：直接提示注入和间接提示注入。 2.1 直接提示注入 直接提示注入是指攻击者直接向模型输入恶意的提示，以控制模型的输出。这类攻击可以分为目标劫持、提示泄露和越狱攻击三个方面。 * 目标劫持：攻击者可以通过恶意的提示来劫持模型的输出，迫使模型生成攻击者想要的结果。 * 提示泄露：攻击者可以通过恶意的提示来泄露模型的内部状态，从而获取模型的敏感信息。 * 越狱攻击：攻击者可以通过恶意的提示来越狱模型的安全机制，从而获得模型的控制权。 2.2 间接提示注入 间接提示注入是指攻击者通过其他方式来控制模型的输出，而不是直接输入恶意的提示。这类攻击可以通过输入侧的攻击来实现。 3. 提示注入防御 为了防御提示注入攻击，需要采取相应的防御措施。这些措施可以分为输入侧防御和模型侧防御两类。 * 输入侧防御：可以通过输入侧的检测和过滤来防御提示注入攻击。 * 模型侧防御：可以通过模型的设计和训练来防御提示注入攻击。 4. 结论 LLM的大语言模型在实现高质量文本生成的同时，也存在着安全风险。为了防御提示注入攻击，需要采取相应的防御措施，确保模型的安全和可靠性。在今后的研究中，我们需要继续关注LLM的大语言模型的安全问题，提高模型的安全性和可靠性。