Adversarial Reframing: A Framework for Targeted Generation in Language Models
大型语言模型(LLMs)在各类实际场景中广泛应用,但仍易受到越狱攻击,即通过基于提示的攻击绕过安全过滤器。本文提出THREAT(通过重框和利用对抗策略进行目标有害生成)框架,这是一个基于推理的框架,协调多个LLM在迭代搜索循环中寻找文本越狱
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