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1.在 Gate广场发布你对 ERA 项目的独到见解贴文
2.在贴文中添加标签： #Gate广场征文活动第二期# ，贴文字数不低于300字
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ERA 项目亮点：作为区块链基础设施公司，ERA 拥有哪些核心优势？
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欢迎围绕上述主题，或从其他独特视角提出您的见解与建议。
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原创内容，至少 300 字， 重复或抄袭内容将被淘汰。
不得使用 #Gate广场征文活动第二期# 和 #ERA# 以外的任何标签。
每篇文章必须获得 至少3个互动，否则无法获得奖励
鼓励图文并茂、深度分析，观点独到。
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🧠 创意提示：不限元素内容风格，晒图带有如Gate logo、Gate色彩、周边产品、GT图案、活动纪念品、活动现场图等均可参与！
活动截止于7月25日 24:00 UTC+8
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代币突破攻击通过单个字符绕过LLM安全保护
首页新闻* 研究人员已识别出一种名为TokenBreak的新方法，该方法通过改变文本输入中的单个字符，绕过大型语言模型(LLM)的安全性和管理。
研究团队在他们的报告中解释说，“TokenBreak攻击针对文本分类模型的代币化策略，以诱导假阴性，使最终目标容易受到保护模型旨在防止的攻击。” 代币化在语言模型中至关重要，因为它将文本转化为可以被算法映射和理解的单元。被操纵的文本可以通过LLM过滤器，触发与输入未被更改时相同的响应。
HiddenLayer发现TokenBreak适用于使用BPE (字节对编码)或WordPiece分词的模型，但不影响基于Unigram的系统。研究人员表示，*“了解底层保护模型的家族及其分词策略对于理解您对该攻击的敏感性至关重要。”*他们建议使用Unigram分词器，教导过滤模型识别分词技巧，并查看日志以寻找操控迹象。
这一发现是在HiddenLayer之前的研究基础上得出的，该研究详细说明了如何使用Model Context Protocol (MCP)工具，通过在工具的函数中插入特定参数来泄露敏感信息。
在一项相关的发展中，Straiker AI 研究团队表明，“年鉴攻击”——使用反义词对不良内容进行编码——可以欺骗来自 Anthropic、DeepSeek、Google、Meta、Microsoft、Mistral AI 和 OpenAI 等公司的聊天机器人产生不良响应。安全研究人员解释说，这些技巧会通过过滤器，因为它们类似于普通消息，并利用模型如何重视上下文和模式完成，而不是意图分析。
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