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LLM在安全领域的应用正从单点工具向多智能体协作工作流演进,显著提升了自动化渗透测试与漏洞修复的效率。与此同时,安全研究的重心已从单纯的模型攻防扩展至系统级安全,针对RAG知识库、推理缓存等基础设施的攻击与防御成为了新的焦点。面对层出不穷的越狱攻击、隐私泄露及滥用风险,如何在利用大模型能力的同时构建鲁棒的防御体系与评测基准,是未来的核心挑战。
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LLM在安全领域的应用正从单点工具向多智能体协作工作流演进,显著提升了自动化渗透测试与漏洞修复的效率。与此同时,安全研究的重心已从单纯的模型攻防扩展至系统级安全,针对RAG知识库、推理缓存等基础设施的攻击与防御成为了新的焦点。面对层出不穷的越狱攻击、隐私泄露及滥用风险,如何在利用大模型能力的同时构建鲁棒的防御体系与评测基准,是未来的核心挑战。