# exploit-primitives

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給漏洞利用開發者的 LLM 內部機制

從攻擊性安全視角看 Transformer 架構、分詞器內部機制、logit 管線與信任邊界。

利用 transformer 注意力機制引導模型行為——涵蓋注意力稀釋、位置偏誤利用、注意力劫持與上下文視窗操控。

攻擊 LLM 嵌入層的技術，包括對抗性擾動、嵌入反演與語意空間操縱。

從安全研究員視角出發的大型語言模型架構概覽，涵蓋建立可利用攻擊面的關鍵元件。

分詞器行為如何在人類可讀文字與模型內部表示之間建立可利用落差，使過濾器繞過與 payload 混淆成為可能。