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国内刊号：11-1777/TP
国际刊号：1000-1239
发布日期:
作者：台建玮,杨双宁,王佳佳,李亚凯,刘奇旭,贾晓启,
关键词：大语言模型, 对抗性攻击, 防御策略, 网络空间安全, 生成式人工智能,
随着自然语言处理与深度学习技术的快速发展，大语言模型在文本处理、语言理解、图像生成和代码审计等领域中的应用不断深入，成为了当前学术界与工业界共同关注的研究热点.然而，攻击者可以通过对抗性攻击手段引导大语言模型输出错误的、不合伦理的或虚假的内容，使得大语言模型面临的安全威胁日益严峻.对近年来针对大语言模型的对抗性攻击方法和防御策略进行总结，详细梳理了相关研究的基本原理、实施方法与研究结论.在此基础上，对提示注入攻击、间接提示注入攻击、越狱攻击和后门攻击这4类主流的攻击模式进行了深入的技术探讨.更进一步地，对大语言模型安全的研究现状与未来方向进行了探讨，并展望了大语言模型结合多模态数据分析与集成等技术的应用前景.
来源：2025年第3期
《计算机研究与发展》期刊编辑部
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