AutoDAN-Turbo

简介:

突破大型语言模型限制的自动化框架

功能:

自动发现并实施越狱策略,无需人为干预

显著提高攻击成功率,平均成功率提高74.3%

支持整合现有的人为设计的越狱策略,进一步提升成功率

兼容多种最新的LLMs,包括黑盒和白盒模型

提供API兼容性方法,支持OpenAI、Claude等平台

通过在线学习模式进行策略自我探索

能够自动开发出多样的攻击策略,以评估LLMs的行为

需求人群:

"AutoDAN-Turbo的目标受众是安全研究人员、开发者以及对大型语言模型安全性感兴趣的专业人士。这个框架适合他们,因为它提供了一个自动化的方式来测试和提高LLMs在对抗环境中的表现,帮助他们更好地理解和改进模型的安全性。"

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