AutoDAN-Turbo

AutoDAN-Turbo

AutoDAN-Turbo是一个自动化的、无需人为干预的框架,旨在自动发现并实施多种策略,以突破大型语言模型(LLMs)的限制。该框架能够自动开发出多样的攻击策略,显著提高了攻击成功率,并且可以作为一个统一的框架整合现有的人为设计的越狱策略。AutoDAN-Turbo的重要性在于其能够提升LLMs在对抗环境中的安全性和可靠性,为红队评估工具提供了一种新的自动化方法。

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。"

使用场景示例:

安全研究人员使用AutoDAN-Turbo来测试一个新开发的LLM的安全性,发现了多个有效的越狱策略。

开发者利用AutoDAN-Turbo框架集成了现有的越狱策略,提高了他们产品的安全性。

教育机构使用AutoDAN-Turbo作为教学工具,向学生展示如何评估和提高LLMs的安全性。

产品特色:

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

使用教程:

1. 克隆AutoDAN-Turbo的代码库到本地。

2. 设置环境变量,指定攻击者、目标、评分器和总结器LLM的路径。

3. 运行`main.py`脚本,并传入必要的参数,如恶意行为文件路径、容忍度、轮次等。

4. 根据需要调整LLM的超参数,以适应不同的测试场景。

5. 分析AutoDAN-Turbo生成的日志,以了解攻击策略的效果。

6. 利用AutoDAN-Turbo的结果来改进LLMs的安全性和鲁棒性。

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