详细内容或原文请订阅后点击阅览
从越狱到注射：Meta如何加强与Llama防火墙的AI安全性
大型语言模型（LLM）（例如Meta的Llama系列）改变了当今人工智能（AI）的工作方式。这些模型不再是简单的聊天工具。他们可以使用电子邮件，网站和其他来源的输入来编写代码，管理任务并做出决策。这赋予了他们强大的力量，但也带来了新的安全问题。旧保护方法[…]从越狱到注射的帖子：元如何加强与Llama防火墙的AI安全性，首先出现在Unite.ai上。
来源:Unite.AI大型语言模型（LLM）（例如Meta的Llama系列）改变了当今人工智能（AI）的工作方式。这些模型不再是简单的聊天工具。他们可以使用电子邮件，网站和其他来源的输入来编写代码，管理任务并做出决策。这赋予了他们强大的力量，但也带来了新的安全问题。
大语言模型（LLMS） Meta的Llama 人工智能（AI）旧的保护方法不能完全阻止这些问题。 AI越狱，及时注射和不安全的代码创建等攻击会损害AI的信任和安全。为了解决这些问题，Meta创建了Llamafirewall。该开源工具密切关注AI代理，并在发生时阻止威胁。了解这些挑战和解决方案对于为未来建立更安全，更可靠的AI系统至关重要。
AI越狱 提示注射 llamafirewall了解AI安全中的新兴威胁
随着AI模型的提高，他们面临的安全威胁的范围和复杂性也大大增加。首要挑战包括越狱，及时注射和不安全的代码生成。如果未解决，这些威胁可能会对AI系统及其用户造成重大伤害。
AI如何越狱安全措施
AI越狱是指攻击者操纵语言模型以绕过安全限制的技术。这些限制阻止了产生有害，有偏见或不适当的内容。攻击者通过诱发不希望输出的输入来利用模型中的细微漏洞。例如，用户可能会构建一个提示，该提示可以逃避内容过滤器，导致AI提供非法活动或冒犯性语言的说明。这种越狱损害用户安全并引起了重大的道德问题，特别是考虑到广泛使用AI技术。
几个值得注意的例子证明了AI越狱是如何工作的：
渐强攻击AI助手 DeepMind的红色团队研究 Lakera的对抗输入