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PromptArmor测试称四款国产模型更易受攻击

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AI 综述

PromptArmor 公布多模型对比测试结果，称 DeepSeek、Kimi、GLM 和 Qwen 模型遭受网络攻击的易感性比 GPT、Claude 和 Gemini 模型高 88%。该结论由 Shankar Krishnan 在 X 上发布，测试方法是将 PromptArmor 传播最广的攻击在多个模型上运行，针对的是模型数据泄露风险。

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最新进展10月29日 01:10

PromptArmor 测试发现 DeepSeek、Kimi、GLM、Qwen 遭网络攻击易感性比 GPT、Claude、Gemini 高 88%

报道时间线

沿着报道，了解事件的不同侧面。

10月29日

01:10
RadarAI
PromptArmor 测试发现 DeepSeek、Kimi、GLM、Qwen 遭网络攻击易感性比 GPT、Claude、Gemini 高 88%
PromptArmor 将传播最广的攻击在多个模型上测试，发现 DeepSeek、Kimi、GLM 和 Qwen 模型遭受网络攻击的易感性比 GPT、Claude 和 Gemini 模型高 88%。该结论来自 Shankar Krishnan 在 X 上发布的测试结果，针对的是模型数据泄露风险。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。