# attention
16 artikelengetagd met “attention”
Attention-mechanismen en beveiliging
Hoe attention-mechanismen werken en welke rol ze spelen bij het mogelijk maken van prompt injection-aanvallen.
De transformer-architectuur voor aanvallers
Diepe duik in de transformer-architectuur — attention, feed-forward-lagen en residual-verbindingen — vanuit het perspectief van welke onderdelen exploiteerbaar zijn.
Beveiligingsuitdagingen van lange contextvensters
Beveiligingsimplicaties van contextvensters van 100K+ tokens, waaronder attention-verdunning, het vergeten van instructies en contextvergiftiging.
Mechanistische interpreteerbaarheid voor beveiliging
Het begrijpen van modelcircuits om kwetsbaarheden te vinden: feature-identificatie, circuitanalyse, exploitatie van attention-patronen, en het gebruik van mechanistische interpreteerbaarheid voor offensieve en defensieve AI-beveiliging.
Onderzoek naar attention-manipulatie
Onderzoek naar het direct manipuleren van attention-patronen om injection-doelen te bereiken, geïnformeerd door inzichten uit mechanistische interpretability.
Analyse van attention-patronen voor beveiliging
Attention maps gebruiken om modelgedrag te begrijpen en te misbruiken, beveiligingsrelevante attention-patronen herkennen en de mechanica van attention inzetten voor red team-operaties.
Manipulatie van attention-patronen
Craft inputs that manipulate transformer attention patterns to prioritize adversarial content over safety instructions.
Lab: context overflow-aanvallen
Explore context window overflow attacks that push system instructions out of the model's attention by filling the context with padding content, and measure instruction-following degradation.
Lab: overflow-aanvallen op het contextvenster
Hands-on lab exploring how overflowing a model's context window with padding content can push safety instructions out of the attention window and enable injection attacks.
Misbruik van attention-mechanismen
Hoe het self-attention-mechanisme in transformers kan worden ingezet om modelgedrag te sturen, informatie-routing te kapen en veiligheidsinstructies te omzeilen.
Aanvallen op het attention-mechanisme van transformers
Attacks targeting transformer attention mechanisms including attention hijacking and gradient-based manipulation.
Context overflow-aanvallen
Technieken om het context window van een LLM te vullen met opvulinhoud om systeeminstructies uit de attention te duwen en zo hun invloed op het modelgedrag te verminderen.
Misbruik van het context window
Geavanceerde technieken om de mechanismen van het context window in LLM's te misbruiken, waaronder attention-verdunning, aanvallen op positional encoding, manipulatie van de KV-cache en verwarring van contextgrenzen.
Aanvalsvectoren op modelarchitectuur
Hoe keuzes in modelarchitectuur exploiteerbare aanvalsoppervlakken creëren, waaronder attentiemechanismen, MoE-routing, KV-cache en kwetsbaarheden in het contextvenster.
Walkthrough: attention hijacking-aanval
Hijack transformer attention mechanisms to redirect model focus toward adversarial instructions in the context.
Walkthrough: overflow van het model-contextvenster
Overflow the context window to push safety instructions outside the effective attention range.