awesome-llm-security学习资料汇总 - 大型语言模型安全工具与资源集锦
随着大型语言模型(LLM)的快速发展和广泛应用,LLM的安全性问题也日益突出。awesome-llm-security项目汇集了LLM安全领域的重要资源,包括研究论文、安全工具、相关文章等,为研究人员和开发者提供了宝贵的参考。本文将对该项目的核心内容进行介绍,帮助读者快速了解LLM安全研究的最新进展。
重要论文
awesome-llm-security项目收集了大量LLM安全相关的论文,主要涉及以下几个方向:
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白盒攻击:探讨了对LLM内部结构进行攻击的方法,如visual adversarial examples等。
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黑盒攻击:研究如何在不知道模型内部结构的情况下进行攻击,如jailbreak、prompt injection等。
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后门攻击:分析了如何在LLM中植入后门,以及相应的防御方法。
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防御方法:提出了多种防御LLM攻击的策略,如baseline defenses、self-filtered等。
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平台安全:关注LLM平台层面的安全问题。
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综述性论文:对LLM安全领域进行全面综述。
这些论文为研究人员提供了丰富的研究思路和方法参考。
实用工具
该项目还整理了多个LLM安全相关的开源工具,主要包括:
- Plexiglass: 用于测试和保护LLM的安全工具箱
- PurpleLlama: Facebook开源的LLM安全评估和改进工具集
- Rebuff: 一个自强化的prompt injection检测器
- Garak: LLM漏洞扫描器
- LLMFuzzer: 针对LLM的模糊测试框架
- LLM Guard: LLM交互安全工具包
- Vigil: prompt injection检测工具包
这些工具可以帮助开发者和安全研究人员更好地评估和提升LLM的安全性。
重要文章
awesome-llm-security还收集了一系列高质量的LLM安全相关文章,包括:
- Prompt Injection攻击技巧
- 间接Prompt Injection威胁分析
- OWASP大型语言模型应用Top 10安全风险
- ChatGPT插件的数据泄露风险
- 如何对LLM系统进行安全加固
这些文章为读者提供了LLM安全领域的最新洞察和实践经验。
其他优秀项目
除了上述内容,该项目还推荐了一些其他优秀的LLM安全相关项目:
- 0din: Mozilla发起的GenAI漏洞赏金计划
- Gandalf: 一个prompt injection"战争游戏"
- Jailbreak Chat: 收集各种jailbreak LLM的方法
- Epivolis: 一个能够缓解对抗性prompt的聊天机器人
这些项目从不同角度展示了LLM安全研究的多样性。
总结
awesome-llm-security项目为LLM安全研究提供了全面的资源汇总,涵盖了学术研究、实用工具、行业洞察等多个方面。无论是刚接触这一领域的新手,还是资深的安全研究人员,都可以在这里找到有价值的参考资料。随着LLM技术的不断发展,安全问题必将持续受到关注,该项目也将不断更新,为推动LLM安全研究做出贡献。
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希望这篇文章能够帮助读者快速了解awesome-llm-security项目,并为LLM安全研究提供有益的指导。
