【论文速读】| 针对红队攻击和防御大模型的攻击提示生成

攻击效果：实验显示，半自动化方法生成的攻击提示能有效诱导LLMs产生有害内容。与传统手工或全自动化方法相比，这种新方法显示了更高的攻击效率和更强的效果，证明了手工与自动方法相结合的攻击框架在提升攻击质量和效率方面的优势。

防御效果：通过应用迭代交互防御框架，模型的安全性显著提升。即使面对复杂多样的攻击提示，处理过的LLMs能有效抵御攻击，显著减少有害内容的生成，展示了迭代防御策略的实际应用潜力和有效性。

实验性能：实验的设计和执行确保了攻击提示的高效快速生成，并使防御策略的实施更灵活可控。研究团队通过实验评估验证了提出方法的实用性和有效性，为未来安全性研究和实践提供了有力的技术支持和实证基础。