趋近智
在掌握了攻击者如何针对大型语言模型进行攻击后,重点现已转向构建有效的防御措施。本章将介绍实用方法和技术,用于缓解漏洞并提高大型语言模型系统的安全性。我们将从识别不足之处转向实施保护措施。
接下来的部分将详细阐述主动和被动措施。具体而言,我们将讨论:
5.1 面向大型语言模型的输入校验与清洗
5.2 输出内容过滤与内容审核
5.3 对抗训练与微调以增强安全防护
5.4 用于安全对齐的指令微调
5.5 模型监控与异常检测
5.6 LLM API的速率限制与访问控制
5.7 检测越狱技术
5.8 增强大型语言模型系统防御
5.9 动手实践:实现一个简单的输入清理器
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