llm-sp

开源大语言模型的安全与隐私资源整理

Prompt Injection LLMs Security Privacy Vulnerabilities Github 开源项目

本项目整理了有关大语言模型（LLM）安全与隐私的研究资源，从提示注入和越狱等基本脆弱性到高级攻击和防御措施。定期更新，提供最新的研究成果和实验数据，帮助研究者和开发者了解LLM的安全挑战及应对策略。所有资源都在GitHub和Notion上开放，欢迎社区的合作和贡献。

文档

awesome-llm-security - 发现LLM安全工具和资源，了解大语言模型的安全挑战

Black-box attackDefenseGithubLLM SecurityToolsWhite-box attack开源项目

llm-guard - 大语言模型安全交互的全面防护工具

GithubLLM GuardProtect AI大语言模型安全开源项目数据泄漏

LLM Guard是由Protect AI设计的一款全面安全解决方案，专为保障大语言模型的安全互动而打造。它具备语言过滤、数据泄露预防和抗提示注入攻击等功能，确保互动安全和隐私。项目支持多种扫描器，能有效检测和防护潜在威胁。安装简便，易于集成到生产环境中，是提升LLM安全的理想工具。

llm-attacks - 研究大语言模型的对抗性攻击与安全防御

GCG算法GithubLLM攻击实验复现对抗性攻击开源项目语言模型

LLM-attacks项目致力于研究对齐语言模型的通用和可迁移对抗性攻击。项目实现了GCG算法，可对LLaMA-2等模型进行安全测试。研究者能够复现论文中的单一行为、多行为和迁移实验。项目提供完整的安装指南、模型使用说明和实验脚本，并包含交互式演示notebook。该研究有助于深入理解和提升大语言模型的安全性，对相关领域的发展具有重要价值。

vigil-llm - 多层防御工具，评估和保护LLM提示安全

APIGithubLLMVigil安全扫描开源项目提示注入

Vigil-llm是一款评估大型语言模型提示和响应安全性的开源工具。它集成了向量数据库、启发式规则、变压器模型等多种扫描模块，能够有效检测提示注入、越狱等潜在威胁。该工具支持本地和OpenAI嵌入，内置常见攻击签名库，可作为Python库或REST API使用，为LLM应用构建全方位的安全防护体系。

prompt-hacker-collections - LLM提示词注入攻防及示例资源合集

AI安全ChatGPTGithubPrompt-adversarial开源项目提示词注入越狱提示词

本项目集合了LLM提示词注入的攻击与防御资源，包含详细的案例分析、研究笔记和多种模型提示词，适合研究人员、学生和安全专家使用。

Awesome-LM-SSP - 大模型可信度资源汇总，涵盖安全、隐私与多模态模型

Awesome-LM-SSPGithub信任度多模态模型安全性开源项目隐私

LLMSurvey - 大型语言模型（LLM）的论文和资源的汇总

GPT系列GithubLLMSurvey大型语言模型开源项目技术演进调优实验

LLMSurvey 汇总了大量关于大型语言模型（LLM）的论文和资源。介绍了从GPT到LLaMA系列的技术演变，分析了在指令调整实验中不同类型指令对LLM性能的影响，同时提供了针对初学者的中文书籍，以帮助理解该领域的基本框架和发展路线。

awesome-LLM-resourses - 中文大语言模型全面资源汇总数据处理到评估应有尽有

GithubLLMRAG大语言模型开源项目微调推理评估

该项目汇总了中文大语言模型(LLM)领域的全面资源，包含数据处理、微调、推理和评估等多个环节的开源工具。资源库涵盖最新LLM技术，并收录RAG系统和AI代理等前沿应用。项目为LLM研究者和开发者提供了丰富的工具和信息，有助于推进相关项目的开发与应用。

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。

llms - 大型语言模型的原理与实践应用全面解析

BERTGPTGithubTransformer开源项目自然语言处理语言模型

本项目全面介绍大型语言模型(LLMs)的基本概念、应用场景和技术演进。内容涵盖统计语言模型、神经网络语言模型,以及基于Transformer的预训练模型如GPT和BERT等。系统讲解LLMs核心原理,并探讨模型评估、文本生成和提示工程等实用技术。同时展示LLMs在计算机视觉等领域的创新应用,通过理论与实践结合,为读者提供深入了解LLMs技术的全面指南。

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