大语言模型越狱与后门攻防研究-薛鋆豪认知引导攻击与轻量级防御系统设计

资源内容介绍

内容概要：本文围绕大语言模型面临的越狱攻击与后门攻击两大安全挑战，系统性地提出攻防方法。在越狱攻击方面，提出基于认知引导的攻击方法（CGA），通过代码模态语义混淆、低资源语种攻击与动态响应合成构建多级攻击链，显著突破主流模型的安全对齐机制，对GPT-4o-mini的攻击成功率高达86.21%；同时提出基于滑动窗口的片段化动态防御方法，通过分割输入、并行风险评估与决策融合，有效降低攻击成功率。在后门攻击方面，针对第三方模型代理场景，提出自触发与他触发两种新型后门机制，后者通过四态转换实现跨用户隐蔽传播，攻击成功率高达98.85%；并提出基于小型反思模型的轻量级用户侧防御方法，通过“分析-修复”两阶段机制提升代码安全性，将触发状态下的代码通过率从3.50%提升至64.78%。研究揭示了大模型在安全对齐中的认知缺陷，为构建更可靠的AI安全体系提供理论与技术支撑。; 适合人群：具备一定人工智能与自然语言处理基础，从事网络安全、大模型研发或AI安全研究的专业技术人员及硕士及以上学历的研究人员。; 使用场景及目标：①深入理解大语言模型在越狱与后门攻击中的安全漏洞及防御机制；②研究跨模态攻击、低资源语言扰动、代码生成后门等前沿安全问题的攻防技术；③为构建第三方模型服务中的安全审查与用户端防护方案提供实践参考。; 阅读建议：此资源兼具理论深度与实验验证，建议结合论文中的实验设置与消融分析，复现核心攻防流程，并重点关注CGA攻击链与反思防御模型的设计逻辑，以深入掌握大模型安全机制的薄弱环节与应对策略。