Are My Optimized Prompts Compromised? Exploring Vulnerabilities of LLM-based Optimizers

Fuente: arXiv

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Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Zhao, Andrew, Ghosh, Reshmi, Carvalho, Vitor, Lawton, Emily, Hines, Keegan, Huang, Gao, Stokes, Jack W.
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2025
Schlagworte:	Machine Learning Artificial Intelligence Computation and Language Cryptography and Security
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https://arxiv.org/abs/2510.14381