摘要
近年来，人工智能（AI），特别是生成式人工智能（GenAI）的应用在各行业显著增加。然而，这些模型的使用也可能使系统面临来自恶意行为者的新型网络攻击，其中对抗性提示攻击（APA）是最突出的威胁之一。本文提出了一个对抗性提示框架（APF），用于对AI安全进行全面评估。
该框架系统性地通过生成多种复杂程度的结构化对抗性提示来评估AI模型的韧性，从直接有害请求到基于编码的高级攻击。我们的实现展示了这一方法在企业环境中的实际应用，提供了自动化测试能力和量化的安全评估指标。
结果表明，不同攻击向量下模型的脆弱性存在显著差异，其中编码提示在绕过安全机制方面表现出最高的成功率。
博主点评： 该研究为AI安全提供了新的视角，通过对抗性提示框架的引入，能够有效识别和评估模型的脆弱性，推动生成式AI的安全性提升。未来，如何进一步优化该框架的应用将是一个值得关注的方向。