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论文

GAS-Leak-LLM: 基于遗传算法的黑盒LLM越狱攻击

GAS-Leak-LLM: Genetic Algorithm-Based Suffix Optimization for Black-Box LLM Jailbreaking

arXiv cs.AI@Aman Anifer, Vignesh Kumar Kembu, Vishnu M, Antonino Nocera, Vinod P., Amal Murali PK, Akshay S Rajan学术论文
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精选理由

想看看LLM安全到底有多脆弱吗？这个研究用遗传算法黑盒越狱，效果惊人，开发者应该留意。

AI 摘要

研究者提出GAS-Leak-LLM，一种基于遗传算法的黑盒LLM越狱攻击方法。该方法无需访问模型参数或内部信息，在严格黑盒设置下通过选择、变异、交叉迭代搜索对抗性后缀。实验在多个主流LLM上验证了攻击成功率，暴露了现有安全对齐机制的缺陷。

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研究者提出GAS-Leak-LLM，一种基于遗传算法的黑盒LLM越狱攻击方法。该方法无需访问模型参数或内部信息，在严格黑盒设置下通过选择、变异、交叉迭代搜索对抗性后缀。实验在多个主流LLM上验证了攻击成功率，暴露了现有安全对齐机制的缺陷。

arXiv cs.AILarge Language Models (LLMs) constitute pivotal components within the AI-dominated information technology ecosystem. To mitigate risks associated with harmful or policy-violating outputs, commercial systems employ advanc…
#GAS-Leak-LLM#LLM#遗传算法#AI安全#对抗攻击
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