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jailbreakbench

大语言模型越狱攻防能力评估基准

JailbreakBench语言模型基准测试安全性AI伦理Github开源项目

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。

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介绍相关项目
reversal_curse - 大语言模型的逆向学习局限性研究
GithubLLMReversal Curse人工智能开源项目机器学习自然语言处理
该研究项目探讨了大语言模型在逆向学习任务中的表现局限。研究通过三个实验发现，模型学习A=B关系时难以自动掌握B=A关系。实验涵盖身份信息逆转、实际应用中的逆转问题和指令逆转。项目开源了数据生成、模型微调和评估代码，有助于深入理解语言模型的学习局限。
llmeval-1 - 系统评估中文大语言模型的创新研究项目
GithubLLMEVAL-1大模型大语言模型评测开源项目排行榜评测方法
LLMEVAL-1项目致力于系统研究大语言模型评价方法。该项目涵盖17个大类、453个问题，内容包括事实性问答、阅读理解和框架生成等多个领域。评测采用分项和对比两种方式，从正确性、流畅性、信息量、逻辑性和无害性五个维度进行。LLMEVAL-1通过结合众包和专业评测，为中文大语言模型提供了全面、客观的评估基准。
fiddler-auditor - 优化大型语言模型审核的开源工具
AI审核Fiddler AuditorGithubLLM评估NLP模型大型语言模型开源项目
Fiddler Auditor是一款开源工具，专为测试和评估大型语言模型(LLM)和NLP模型而设计。它提供了多项功能，包括通过提示扰动进行红队测试、LangChain集成、自定义评估指标和LLM比较。此工具有助于在模型部署前识别潜在弱点，如幻觉、对抗性响应和信息泄露等问题。Fiddler Auditor旨在为开发团队提供一个高效的解决方案，以增强LLM的安全性和可靠性。
Clouditera.github.io - 前沿安全技术中的GPT、AIGC与LLM应用研究
GPTSecurityGithub人工智能大型语言模型（LLM）安全开源项目生成预训练Transformer（GPT）
GPTSecurity是一个面向未来安全领域的知识库，专注于生成预训练Transformer（GPT）、人工智能生成内容（AIGC）及大型语言模型（LLM）的应用。安全领域的从业者、研究者和开发者可以在此找到最新的研究论文、博客文章、实用工具及预设指令，并在社区中分享经验与观点，共同推动新技术在安全领域的应用与发展。
awesome-llm-cybersecurity-tools - 大型语言模型在网络安全研究中的应用工具集
AI辅助工具Github代码分析大语言模型开源项目网络安全逆向工程
awesome-llm-cybersecurity-tools项目收录了多种利用大型语言模型进行网络安全研究的工具。这些工具涉及逆向工程、网络分析和云安全等领域，展示了LLM在代码分析、漏洞发现和安全评估方面的应用。项目还包括LLM安全性研究和概念验证资源，为网络安全研究提供参考。
prometheus-eval - 前沿的大语言模型生成任务评估工具
BiGGen-BenchGithubPrometheus 2 BGBPrometheus-Eval开源项目评估语言模型
Prometheus-Eval是一个评估生成任务中大型语言模型（LLMs）的开源项目。最新的Prometheus 2版本内置多种高性能评估模型，并集成了提供9项核心能力、77个任务和765个实例的BiGGen-Bench评估平台。该项目支持本地推理和通过VLLM及LLM API进行远程评估，且能够方便地在Python环境中安装和使用。项目持续更新，以确保评估的准确性和效率。访问官方仓库获取更多信息。
garak - 生成式AI漏洞检测工具，评估语言模型安全性
GithubLLMgarakprompt injection开源项目数据泄露漏洞扫描
该工具检查LLM的潜在故障，包括幻觉、数据泄露、提示注入、错误信息、生成有害内容和越狱等。作为免费的命令行工具，支持多种生成模型，如Hugging Face、Replicate、OpenAI等。用户可通过pip或GitHub安装最新版本，并提供详尽的日志记录和报告功能，帮助识别和修复语言模型的漏洞。
AGIEval - 全面评估AI模型人类认知能力的基准测试
AGIEvalGithub人工智能评估基准测试基础模型开源项目自然语言处理
AGIEval是一个评估AI基础模型人类认知能力的综合基准。它包含20个源自高标准入学和资格考试的任务，涉及多个领域。AGIEval提供完整数据集、基线系统评估和详细评估方法，是衡量AI模型综合能力的权威工具。最新版本支持多语言评估，并设有完整排行榜，为研究人员提供了全面的AI模型能力评估平台。
juice-shop - 现代化不安全Web应用程序模拟平台
CTFGithubOWASP Juice Shop应用安全开源项目漏洞测试网络安全
OWASP Juice Shop是一个开源的不安全Web应用程序，用于安全培训、CTF比赛和安全工具测试。它涵盖OWASP Top Ten漏洞和真实应用中常见的安全缺陷。项目提供多种安装方式，支持多个Node.js版本，并配有详细文档和官方指南。作为Web应用安全学习平台，Juice Shop模拟了现实环境中的各种漏洞，为安全专业人员提供实践机会。通过模拟真实电商网站，它展示了常见的Web安全漏洞，不仅适用于安全培训和CTF比赛，还可作为测试安全工具的靶机。丰富的文档和指南资料有助于用户深入理解Web应用安全，为安全研究和学习提供了一个全面的实践环境。
moatless-tools - Moatless Tools 利用大语言模型优化大型代码库
GithubLLMMoatless ToolsSWE-Bench代码编辑开源项目有限状态机
Moatless Tools是一个开源项目，致力于探索大语言模型在编辑大型代码库中的应用。该项目通过构建工具插入上下文并处理响应，而非依赖代理推理。在SWE-Bench基准测试中，Moatless Tools使用GPT-4o和Claude 3.5 Sonnet取得了显著成果。项目采用基于有限状态机的循环，包含搜索、识别和计划编码等功能，实现了高效的代码编辑。
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