Indian LLMs Fail to Repel MITRE ATT&CK Attacks with Consistency
本地 LLM 抵擋 MITRE ATT&CK 攻擊的能力差異：Qwen3.6 vs Llama3.1 安全實測 本地開源 LLM 在面對 MITRE ATT&CK 攻擊框架時的抵抗力，其實有著顯著的個體差異。在 15 組紅隊攻擊指令的實測中，Qwen3.6-7B 吐出可用攻擊腳本的比例高達 73.3%，而 Llama3.1-8B 只有 33.3%。這份報告利用 AttackGPT 框架評估了這兩款模型的完整安全數據，適合正在建構本地端 AI 護欄的 MLOps 工程師，或是對 Red Teaming 工具有興趣的研究員參考。 之所以會跑這趟測試，是因為我們團隊近期正在評估把本地 LLM 導入醫
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AiFeed24 Team·⏱ 1 min read·News
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