ChatGPT 安全性研究：对抗攻击与鲁棒性防御

大型语言模型 (LLM) 如 ChatGPT 在众多领域展现出惊人能力的同时，其安全问题也引发了广泛关注。本篇探讨 ChatGPT 面临的对抗攻击及相应的鲁棒性防御方法。

对抗攻击：

* 攻击目标： 诱使 ChatGPT 生成不符合预期、甚至有害的内容。

* 攻击手段： 通过精心设计的输入文本，例如包含特定触发词或语法结构的语句，误导模型的输出。

鲁棒性防御：

* 对抗训练： 使用对抗样本对模型进行训练，增强模型对恶意输入的抵抗能力。

* 输入净化： 识别并过滤掉输入文本中的潜在恶意内容，例如触发词或语法异常。

* 输出检测： 对模型输出进行监控，识别并标记可能存在风险的内容。