主要观点总结
文章介绍了专注于AIGC领域的专业社区，关注大语言模型（LLM）的发展和应用的落地，以及它们面临的安全风险。文章提到随着多模态大模型的出现，这些模型在处理任务时展现出强大能力，但可能会被不法分子利用。为此，研究人员开发了一种高效的大模型攻击框架——Best-of-N Jailbreaking（BoN），它通过多样化的输入提示来检测大模型的安全漏洞。BoN具有样本效率高、支持多模态攻击和黑盒运作等特性，并且攻击成功率依赖样本数量。该框架的出现对保护大模型的安全具有重要意义。
关键观点总结
关键观点1: AIGC领域的专业社区关注大语言模型的发展和应用落地。
社区聚焦于LLM的市场研究和AIGC开发者生态。随着多模态大模型的出现，这些模型展现出强大的能力，但也存在安全风险。
关键观点2: 大语言模型面临的安全风险。
大语言模型可能会被不法分子利用，引发网络犯罪和传播有害信息等严重后果。例如，恶意用户可能利用模型获取制造危险物品的方法或编写具有欺骗性和危害性的内容。
关键观点3: BoN攻击框架的出现。
为了测试大模型的安全性，研究人员开发了BoN攻击框架。该框架通过对输入提示进行多样化的变换，检测大模型在不同模态下的安全漏洞。其实践方法包括重复采样和变体生成，通过不断尝试不同的提示变化来寻找可以引发有害响应的输入。
关键观点4: BoN攻击框架的特点。
BoN具有样本效率高、支持多模态攻击和黑盒运作等特性。其攻击成功率依赖样本数量，样本增加时，攻击成功概率按幂律分布上升。该框架完全在黑盒环境下运作，无需了解模型的内部结构，具有很高的实用性。
文章预览
专注AIGC领域的专业社区，关注微软 、百度文心一言、讯飞星火等大语言模型（LLM）的发展和 应用 落地，聚焦LLM的市场研究和AIGC开发者生态，欢迎关注！ 随着GPT-4o、Gemini等多模态大模型的出现，在处理多种任务时展现出强大能力。然而若缺乏有效防护，可能被不法分子利用，引发诸如网络犯罪、传播有害信息等严重后果。例如，恶意用户可能利用模型获取制造危险物品的方法，或者编写具有欺骗性和危害性的内容。 为了测试大模型的安全性，斯坦福大学、牛津大学、Tangentic、UCL等研究人员联合开发了一种高效的大模型攻击框架——Best-of-N Jailbreaking (简称BoN) 。 该框架主要通过对输入提示进行多样化的变换，检测大模型在不同模态下的安全漏洞。以文本为例，当用户向模型提出 “如何制造炸弹？” 这样的有害请求时，BoN会通过随机打乱字符顺序
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