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Willkommen bei GPTSecurity! Dies ist eine Wissensdatenbank, die sich auf die intelligente Revolution im Sicherheitsbereich der Zukunft konzentriert!
GPTSecurity ist eine Community, die modernste akademische Forschung und praktischen Erfahrungsaustausch abdeckt und Kenntnisse über Anwendungen in Sicherheitsbereichen wie der Generierung vorab trainierter Transformer (GPT), durch künstliche Intelligenz generierter Inhalte (AIGC) und großen Sprachmodellen (LLM) integriert. Hier finden Sie die neuesten Forschungsarbeiten, Blogartikel, praktische Tools und Standardanweisungen (Prompts) zu GPT/AIGC/LLM.
GPTSecurity konzentriert sich nicht nur auf aktuelle Technologien und Trends, sondern hofft auch, ein Teilnehmer und Förderer bei der Gestaltung der intelligenten Revolution im zukünftigen Sicherheitsbereich zu werden. In diesem sich schnell entwickelnden Bereich müssen wir zusammenarbeiten, Veränderungen annehmen und uns weiterentwickeln, um sicherzustellen, dass neue Technologien im Zuge der künstlichen Intelligenz und des maschinellen Lernens besser auf die Sicherheit angewendet werden. Unser Ziel ist es, Praktikern, Forschern und Entwicklern im Sicherheitsbereich eine praktische Plattform für die Zusammenarbeit bereitzustellen, auf der sie Erfahrungen austauschen, Ideen austauschen und neue Möglichkeiten erkunden können.
Treten Sie der GPTSecurity-Community bei und lassen Sie uns gemeinsam an einer intelligenten Zukunft im Sicherheitsbereich arbeiten!
Vielen Dank für Ihre Aufmerksamkeit und Unterstützung für GPTSecurity! Wir sind gespannt auf Ihre Beiträge zum gemeinsamen Aufbau dieser Wissensbasis mit Schwerpunkt auf der Anwendung von GPT, AIGC und LLM im Sicherheitsbereich. Bitte beachten Sie die folgenden Richtlinien, um sicherzustellen, dass Ihr Beitrag angemessen ist und die Diskussion erleichtert.
Wählen Sie die entsprechende Kategorie
Bevor Sie einen Beitrag einreichen, stellen Sie bitte sicher, dass Ihr Inhalt einer der folgenden Kategorien entspricht:
Forschungsarbeiten: Sammeln und organisieren Sie die neuesten Forschungsarbeiten zu GPT, AIGC und LLM im Sicherheitsbereich, einschließlich, aber nicht beschränkt auf Software-Lieferkettensicherheit, Bedrohungserkennung und andere Themen.
Blogartikel: fasst die praktischen Erfahrungen und den Austausch von Experten und Forschern zusammen, die GPT, AIGC und LLM im Sicherheitsbereich verwenden, einschließlich Fallanalyse, Technologiebewertung, Anwendungsaussichten usw.
Praktische Tools: Bereitstellung von Open-Source-Tools, Plug-Ins, Bibliotheken und anderen Ressourcen im Sicherheitsbereich für GPT, AIGC und LLM, um Entwicklern und Forschern den praktischen Betrieb zu erleichtern.
Voreingestellte Anweisungen (Eingabeaufforderungen): Organisieren und teilen Sie voreingestellte Anweisungen für GPT, AIGC und LLM für effektiveres Training, Schlussfolgerungen und Tests im Sicherheitsbereich.
Sorgen Sie für eine hohe Qualität Ihrer Inhalte
Wir nehmen die Qualität unserer beigesteuerten Inhalte sehr ernst. Bitte stellen Sie sicher, dass Ihre Einreichung die folgenden Merkmale aufweist:
Genauigkeit: Informationen und Daten sollten korrekt sein und Best Practices und Branchenstandards entsprechen.
Lesbarkeit: Artikel und Beschreibungen sollten klar, leicht verständlich und logisch sein und die Verwendung übermäßig komplexer Terminologie und Abkürzungen vermeiden.
Originalität: Bitte stellen Sie sicher, dass der von Ihnen eingereichte Inhalt original ist und nicht anderswo veröffentlicht wurde. Wenn Sie Ideen oder Forschungsergebnisse anderer zitieren, geben Sie bitte die Quelle an und befolgen Sie die entsprechenden Zitierkonventionen.
Prozess der Beitragseinreichung
Bei GPTSecurity ermutigen wir Community-Mitglieder, Beiträge auf unterschiedliche Weise einzureichen, um unterschiedlichen Fähigkeiten und Bedürfnissen gerecht zu werden. Hier stehen Ihnen drei verschiedene Verfahren zur Einreichung von Beiträgen zur Auswahl:
Mit GitHub Issues einreichen: Mitwirkende können Beiträge über GitHub New Issues initiieren. Geben Sie im Titel „GPTSecurity Contribution“ und die Kategorie (z. B. „Paper“, „Article“, „Tool“ oder „Instruction“) sowie den Namen des Manuskripts an. Geben Sie im Rezensionsinhalt Informationen zum Autor an (bei mehreren Autoren geben Sie bitte alle Autoren und deren Kontaktinformationen an), die Quelladresse des Manuskripts, eine Einführung in das Manuskript und den Wert für die GPTSecurity-Community. Wenn es relevante Links oder Erweiterungsressourcen gibt, geben Sie diese bitte ebenfalls an. Nachdem die Ausgabe eingereicht wurde, werden wir Ihnen so schnell wie möglich antworten, um den Eingang zu bestätigen oder Vorschläge für ergänzende Manuskripte zu unterbreiten.
Mit GitHub Pull Requests (PR) einreichen: Mitwirkende können Ressourcenzusammenführungsanfragen über Github PR initiieren. Bitte geben Sie einen Titel und eine Beschreibung für Ihre Pull Request an, in der die von Ihnen übermittelten Änderungen aufgeführt sind. Nachdem die Pull-Anfrage übermittelt wurde, werden wir Ihnen so schnell wie möglich antworten, um die Annahme zu bestätigen oder weitere relevante Vorschläge zu unterbreiten.
Mit GitBook einreichen: Wir werden Hauptmitwirkende einladen, unserem GitBook-Repository beizutreten und die Wissensdatenbank direkt vom Backend aus zu pflegen. Wenn Sie daran interessiert sind, tragen Sie bitte zuerst über GitHub Issues oder Pull Requests bei. Wir werden Sie dann basierend auf Ihrem Beitrag einladen, dem GitBook-Repository beizutreten.
Wir danken Yunqi Wuyuan, dem Leiter der neuen Generation intelligenter Fuzz-Tests, für die Initiierung und Durchführung dieses Projekts. Wir danken allen, die an der Entwicklung von GPTSecurity teilnehmen und diese unterstützen, aufrichtig. Dank Ihrer Begeisterung und Ihres selbstlosen Beitrags konnten wir GPTSecurity zu einer Wissensbasis aufbauen, die GPT-, AIGC- und LLM-Anwendungen im Sicherheitsbereich zusammenführt und gemeinsam die Entwicklung der intelligenten Revolution im Sicherheitsbereich vorantreibt.
Sollte ein Verstoß vorliegen, kontaktieren Sie uns bitte zur Löschung. Bei illegaler Nutzung sind Sie für die Folgen verantwortlich.
Begrüßen Sie alle, der GPTSecurity WeChat-Community beizutreten! Hinweis: „GPTSecurity“ hat sich mit Yunqi Wuyun Xiaoyun angefreundet. Hier haben wir viele Experten, Forscher und Entwickler versammelt, die daran interessiert sind, die Anwendung von GPT, AIGC und LLM im Sicherheitsbereich zu erkunden. Es ist uns eine große Ehre, mit Ihnen zusammenzuarbeiten, um diese lebendige und innovative Community zu schaffen.
