什么会影响大模型安全？NeurIPS'24新研究提出大模型越狱攻击新基准与评估体系

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原标题：什么会影响大模型安全？NeurIPS'24新研究提出大模型越狱攻击新基准与评估体系
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USAIL团队 投稿量子位 | 公众号 QbitAI全新大语言模型越狱攻击基准与评估体系来了。
来自香港科技大学（Guangzhou）USAIL研究团队，从攻击者和防御者的角度探讨了什么因素会影响大模型的安全。
提出攻击分析系统性框架JailTrackBench。
JailTrackBench研究重点分析了不同攻击配置对LLMs性能的影响，包括攻击者的能力、预算、对抗性后缀长度，以及模型的大小、安全对齐情况、系统提示和模板类型。
其研究成果《Bag of Tricks: Benchmarking of Jailbreak Attacks on LLMs》现已被NeurIPS D&B 2024接收。
此外，为了全面解决大语言模型的越狱问题，USAIL团队不仅专注于攻击，还深入探讨了越狱评估这一核心问题。
越狱分析JailTrackBench近年来，随着人工智能的迅速发展，尤其是大语言模型（LLMs）的广泛应用，保障模型的安全性并防止其被恶意利用，已成为一个重要的议题。越狱攻击通过恶意指令诱导模型生成有害或不道德的内容，对模型的安全性和可靠性构成了严峻挑战。
这种攻击与防御的博弈，极大地推

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