摘要
本申请提供了一种大语言模型越狱攻击的风险防御方法及装置，从大语言模型的输入侧、模型侧、输出侧进行了风险防御。风险防御方法包括：步骤S1，接收输入的文本信息；步骤S2，在大语言模型的输入侧，建立动态恶意关键词库；步骤S3，在大语言模型的模型侧，基于步骤S2传送过来的训练数据，训练学习模型运行反馈信息和模型内部状态信息，基于动态调整策略对大语言模型进行调整；步骤S4，在大语言模型的输出侧，基于步骤S3传送过来的预输出文本信息和步骤S2的动态恶意关键词库，构建输出审核库。本申请通过这种协同工作，每个层面的防御措施都能在整个安全框架中发挥最大效用，从而有效地预防和应对各种潜在的攻击，共同提升模型的整体防御能力。
