11:52arXiv cs.AI@Yuyang Dai, Yushun DongKnowledge Trap 是一种针对 LLM 模型提取攻击的防御方法,通过构建 Honeypot Knowledge Graph (HKG) 和面包屑引导探索,将攻击者的查询预算重定向到低迁移性的知识上。在医疗和金融领域的实验中,Knowledge Trap 使攻击者获得的代理模型一致性 (Agreement) 平均降低 6.2%,同时不影响合法用户的准确率。相比现有防御方法,Knowledge Trap 不会降低正常用户的体验。该研究表明,防御知识空间遍历是缓解 LLM 提取攻击的一个实用方向。论文Knowledge TrapHoneypot Knowledge Graph模型提取攻击LLM安全推荐理由:这篇论文提出一个聪明的防御思路,叫 Knowledge Trap,用蜜罐知识图消耗攻击者的查询预算,不影响正常用户,效果不错。原文