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龍圖騰網獲悉暨南大學申請的專利一種多智能體協同的大型語言模型偽裝攻擊方法及系統獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN120316769B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-15發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510797146.1，技術領域涉及：G06F21/55；該發明授權一種多智能體協同的大型語言模型偽裝攻擊方法及系統是由劉子韜;李薛毅;周卓能設計研發完成，并于2025-06-16向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種多智能體協同的大型語言模型偽裝攻擊方法及系統在說明書摘要公布了：本發明公開了一種多智能體協同的大型語言模型偽裝攻擊方法及系統，屬于大型語言模型安全技術領域，包括：根據攻擊目標語義與被攻擊語言模型，結合梯度優化獲得詞匯候選集，基于詞匯候選集生成附加擾動詞序列的初始攻擊提示語；基于輔助語言模型對擾動詞序列的每個位置進行語義候選生成操作，獲得語義候選集合；基于語義候選集合與詞匯候選集獲得偽裝擾動詞序列，基于偽裝擾動序列獲得偽裝提示語；將偽裝提示語輸入被攻擊語言模型，驗證生成響應與目標非法響應的匹配程度，根據驗證結果反饋用于優化詞匯候選集的信號。本發明通過多智能體協同聯動，在攻擊成功率與語言自然性之間實現動態均衡，顯著提升對安全機制的規避能力與實際部署適應性。

本發明授權一種多智能體協同的大型語言模型偽裝攻擊方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種多智能體協同的大型語言模型偽裝攻擊方法，其特征在于，包括以下步驟： 根據攻擊目標語義與被攻擊語言模型，結合梯度優化獲得詞匯候選集，基于詞匯候選集生成附加擾動詞序列的初始攻擊提示語； 基于輔助語言模型對初始攻擊提示語的擾動詞序列的每個位置進行語義候選生成操作，獲得語義候選集合；基于語義候選集合與詞匯候選集獲得偽裝擾動序列，基于偽裝擾動序列獲得偽裝提示語； 將所述偽裝提示語輸入至被攻擊語言模型，驗證生成響應與目標非法響應的匹配程度，并根據驗證結果反饋優化信號，用于優化詞匯候選集； 獲得偽裝提示語的過程包括： 對擾動詞序列的每個位置取語義候選集合與詞匯候選集的交集，獲得對應位置的偽裝詞候選集，若不是空集，則選擇使被攻擊語言模型輸出響應的字符概率最大的偽裝詞替換對應位置的原詞，獲得偽裝擾動序列，與所述攻擊目標語義進行字符拼接，獲得偽裝提示語； 所述偽裝提示語滿足兩個偽裝性約束： ； ； 其中，表示偽裝提示語，表示語言困惑度函數，為檢測器函數，檢測是否為惡意攻擊，為困惑度預設閾值； 將所述偽裝提示語輸入至被攻擊語言模型，驗證生成響應與目標非法響應的匹配程度，若驗證匹配成功，則對偽裝提示語中的偽裝擾動序列計算靈敏度梯度作為優化信號，其中，靈敏度梯度計算如下： ； 其中，為歷史梯度權重超參數，為歷史梯度緩存，表示響應端損失函數，表示對響應端損失函數的變量求取梯度。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人暨南大學，其通訊地址為：510632 廣東省廣州市天河區黃埔大道西601號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。