Bài báo này trình bày một phương pháp tiếp cận mới để giải quyết các lỗ hổng bảo mật, đặc biệt là bẻ khóa và chèn mã nhắc, phát sinh khi sử dụng các mô hình ngôn ngữ quy mô lớn (LLM) trong môi trường sản xuất. Chúng tôi nêu bật những hạn chế của các phương pháp tinh chỉnh và API hiện có, đồng thời giới thiệu Archias, một mô hình chuyên gia theo từng lĩnh vực. Archias phân loại các truy vấn của người dùng thành nhiều loại—cụ thể theo lĩnh vực, độc hại, chèn mã giá, chèn mã nhắc và ngoài lĩnh vực—và tích hợp các kết quả này vào các lệnh nhắc của LLM để tạo ra các phản hồi phù hợp hơn. Chúng tôi xác thực phương pháp tiếp cận của mình bằng cách xây dựng một bộ dữ liệu chuẩn tập trung vào ngành công nghiệp ô tô, và chúng tôi đóng góp vào sự tiến bộ của nghiên cứu bằng cách công khai bộ dữ liệu này.
