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jailbreakbench

大语言模型越狱攻防能力评估基准

JailbreakBench是一个评估大语言模型越狱攻防能力的开源基准。它包含JBB-Behaviors数据集、官方排行榜和越狱字符串存储库,全面追踪越狱攻击和防御进展。研究人员可利用JailbreakBench加载越狱字符串、访问数据集、进行红队测试,以及提交新的攻击和防御方法。该项目为大语言模型安全研究提供了稳定的性能比较平台。

Awesome-LLMs-Evaluation-Papers - 大型语言模型评估研究论文综述
GithubLLMs评估大语言模型安全性评估对齐性评估开源项目知识能力评估
该项目汇总了大型语言模型(LLMs)评估领域的前沿研究论文,涵盖知识能力、对齐性和安全性评估等方面。还包括特定领域的LLMs评估和综合评估平台介绍。旨在为研究人员提供全面的LLMs评估资源,推动语言模型的可靠发展,平衡社会效益与潜在风险。
TrustLLM - TrustLLM:全面大语言模型可信度研究工具
GithubICML 2024LLMTrustLLM工具包开源项目性能评估
TrustLLM是一款专注于评估大型语言模型(LLMs)可信度的工具包。涵盖八个维度的可信度原则,并在真相、安全、公平、鲁棒性、隐私和机器伦理等方面建立基准。TrustLLM提供便捷的评估工具,可以快速评估16种主流LLMs,帮助开发者提升模型可信度。项目已被ICML 2024接受,并持续更新以包括最新的模型和功能。详情请访问项目网站。
benchmarks - TensorFlow模型性能评估工具集
CNNGithubPerfZeroTensorFlow基准测试开源项目性能评估
TensorFlow benchmarks 是一个用于评估TensorFlow模型性能的开源工具集。它主要包含PerfZero基准测试框架,同时还保留了不再维护的CNN基准测试脚本。这些工具可用于测试各种神经网络模型的性能,进行跨平台比较,以及优化深度学习应用。对于研究TensorFlow模型性能的开发者,这是一个有价值的资源。
awesome-pentest - 渗透测试和攻击性网络安全资源大全
Github安全工具开源项目渗透测试漏洞扫描网络安全黑客技术
awesome-pentest项目收录了大量渗透测试和攻击性网络安全资源。内容涵盖Android工具、匿名技术、反病毒规避、CTF竞赛、云平台攻击、协作平台等多个领域。同时提供相关书籍推荐、会议活动信息、漏洞数据库和Web漏洞利用工具等。该项目为网络安全专业人员和爱好者提供了全面的学习参考。
foundation-model-benchmarking-tool - AWS基础模型基准测试工具
AWSFMBenchGithub基础模型开源项目性能基准测试生成式AI
FMBench是一个用于基准测试AWS生成式AI服务上基础模型性能的Python工具。它支持在SageMaker、Bedrock、EKS和EC2等平台上评估开源、第三方和专有模型。FMBench可帮助用户比较不同模型和部署选项的性能和准确性,从而优化生成式AI工作负载。
SecGPT - 专注网络安全的AI模型 助力智能化防御
GithubSecGPT人工智能大模型开源项目网络安全训练
SecGPT是一个面向网络安全领域的大型语言模型。它可用于漏洞分析、溯源分析、流量分析和攻击研判等多种安全任务。该模型采用自主开发的训练代码以节省显存,并结合高质量的网络安全数据集和DPO强化学习技术,提高了输出质量。SecGPT为网络安全工作提供智能辅助,有助于增强防御能力。
Coderbert_finetuned_detect_vulnerability_on_MSR - RobertaForSequenceClassification微调的代码漏洞检测模型
CodeBertGithubHuggingfaceRoBERTa代码安全开源项目机器学习模型漏洞检测
该项目基于CodeBert微调RobertaForSequenceClassification模型,用于检测代码漏洞。研究者从MSR数据集选取平衡样本进行训练和测试,使用'func_before'字段分类代码。模型在准确率、F1值、精确率和召回率方面表现良好,为代码安全分析提供了实用工具。测试结果显示准确率达70.23%,F1值为0.6482,精确率为79.21%,召回率为54.86%。
llm - LLM实验项目集合 探索大型语言模型应用
API密钥GithubLLM实验OpenAIPinecone开源项目虚拟环境
该开源项目提供了一系列LLM实验。内容包括虚拟环境设置、必要包安装以及API集成指南。通过这些实验,开发者可以深入了解大型语言模型的应用,探索AI文本处理和向量数据库技术。项目注重实践,为AI领域学习者提供了有价值的资源。
Llama-3-WhiteRabbitNeo-8B-v2.0 - 开源网络安全AI模型助力攻防实践
GithubHuggingfaceLlama-3WhiteRabbitNeo人工智能开源项目模型模型使用许可网络安全
Llama-3-WhiteRabbitNeo-8B-v2.0是一款基于Llama-3架构的开源网络安全AI模型。该模型拥有80亿参数,可用于漏洞识别、渗透测试等攻防领域。模型提供API接口和本地部署方式,使用时需遵守相关限制条款。WhiteRabbitNeo系列旨在探索AI在网络安全领域的应用潜力及其社会影响。
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