宁夏银川做网站的公司有哪些,wordpress 图片加水印插件,wordpress看流量,五金公司网站模板GPTSecurity是一个涵盖了前沿学术研究和实践经验分享的社区#xff0c;集成了生成预训练Transformer#xff08;GPT#xff09;、人工智能生成内容#xff08;AIGC#xff09;以及大型语言模型#xff08;LLM#xff09;等安全领域应用的知识。在这里#xff0c;您可以… GPTSecurity是一个涵盖了前沿学术研究和实践经验分享的社区集成了生成预训练TransformerGPT、人工智能生成内容AIGC以及大型语言模型LLM等安全领域应用的知识。在这里您可以找到关于GPT/AIGC/LLM最新的研究论文、博客文章、实用的工具和预设指令Prompts。现为了更好地知悉近一周的贡献内容现总结如下。 Security Papers 1. 我们在使用大型语言模型进行漏洞检测方面已经走了多远
简介研究者发现通过对16个LLM和6个最先进的(SOTA)基于深度学习的模型和静态分析器的实验发现了一些LLM在漏洞检测方面优于传统的深度学习方法揭示了LLM尚未开发的潜力。这项工作有助于理解和利用LLM来增强软件安全性。
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https://arxiv.org/pdf/2311.12420.pdf 2. 对日志分析、安全性和解释的大型语言模型进行基准测试
简介研究者部署了60个用于日志分析的微调语言模型并进行基准测试。由此产生的模型表明它们可用于有效地执行日志分析其中微调对于对特定日志类型进行适当的域适应尤其重要。性能最佳的微调序列分类模型DistilRoBERTa优于当前最先进的技术来自Web应用程序和系统日志源的六个数据集的平均F1分数为0.998。为了实现这一目标研究者提出并实施了一个新的实验管道 (LLM4Sec)它利用LLM进行日志分析实验、评估和分析。
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https://arxiv.org/pdf/2311.14519v1.pdf 3. 披着羊皮的狼通用嵌套越狱提示可以轻松欺骗大型语言模型
简介在本文中研究者将越狱提示攻击概括为两个方面1提示重写和2场景嵌套。基于此研究者提出了ReNeLLM一个利用LLM本身生成有效越狱提示的自动框架。大量实验表明与现有基线相比ReNeLLM显著提高了攻击成功率同时大大降低了时间成本。研究者希望通过研究能够促进学术界和法学硕士供应商提供更安全、更规范的大型语言模型。
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https://arxiv.org/pdf/2311.08268.pdf 4. 通过系统提示的自我对抗攻击越狱 GPT-4V
简介现有的越狱多模态大型语言模型(MLLM)工作主要集中在模型输入中的对抗性示例较少关注模型API中的漏洞。为了填补研究空白研究者开展了一系列工作。结果表明设计适当的系统提示可以显著降低越狱成功率。总的来说研究者的工作为增强MLLM安全性提供了新的见解展示了系统提示在越狱中的重要作用可以利用它来极大地提高越狱成功率同时也具有防御越狱的潜力。
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https://arxiv.org/pdf/2311.09127.pdf 开源大模型 1. SecGPT网络安全大模型
简介探索使用网络安全知识训练大模型能够达到怎样的能力边界。
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https://github.com/Clouditera/secgpt/tree/main
