Risk Under Pressure: Compute-Aware Evaluation of Adversarial Robustness in Language Models

本文提出了一种基于计算压力的对抗鲁棒性评估框架，用于衡量大型语言模型（LLM）在对抗性攻击下的实际安全性。传统的评估方法通常以固定查询预算下的攻击成功率（ASR）作为指标，忽略了不同攻击策略在计算开销上的巨大差异（可能相差数个数量级）。为解

历史摘要 · 未重新核验 · arXiv cs.CR