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¡Bienvenido a GPTSecurity! ¡Esta es una base de conocimientos centrada en la revolución inteligente en el campo de la seguridad del futuro!
GPTSecurity es una comunidad que cubre investigación académica de vanguardia e intercambio de experiencias prácticas, integrando conocimientos de aplicaciones en campos de seguridad como la generación de Transformers previamente entrenados (GPT), contenido generado por inteligencia artificial (AIGC) y modelos de lenguaje grandes (LLM). Aquí puede encontrar los últimos trabajos de investigación, artículos de blog, herramientas prácticas e instrucciones predeterminadas (indicaciones) sobre GPT/AIGC/LLM.
GPTSecurity no sólo se centra en las tecnologías y tendencias actuales, sino que también espera convertirse en un participante y promotor en la configuración de la revolución inteligente en el campo de la seguridad del futuro. En este campo en rápida evolución, debemos trabajar juntos, aceptar el cambio y seguir evolucionando para garantizar que las nuevas tecnologías se apliquen mejor a la seguridad en la ola de inteligencia artificial y aprendizaje automático. Nuestro objetivo es proporcionar una plataforma de colaboración conveniente para profesionales, investigadores y desarrolladores en el campo de la seguridad, donde puedan compartir experiencias, intercambiar ideas y explorar nuevas posibilidades.
¡Únase a la comunidad GPTSecurity y permítanos trabajar juntos para crear un futuro inteligente en el campo de la seguridad!
¡Muchas gracias por su atención y apoyo a GPTSecurity! Esperamos ansiosamente sus contribuciones para construir conjuntamente esta base de conocimientos centrada en la aplicación de GPT, AIGC y LLM en el campo de la seguridad. Consulte las siguientes pautas para asegurarse de que su contribución sea apropiada y facilite la discusión.
Elija la categoría apropiada
Antes de enviar una contribución, asegúrese de que su contenido coincida con una de las siguientes categorías:
Artículos de investigación: recopile y organice los últimos artículos de investigación sobre GPT, AIGC y LLM en el campo de la seguridad, incluidos, entre otros, la seguridad de la cadena de suministro de software, la detección de amenazas y otros temas.
Artículo de blog: recopila la experiencia práctica y el intercambio de expertos e investigadores que utilizan GPT, AIGC y LLM en el campo de la seguridad, incluido el análisis de casos, la evaluación de tecnología, las perspectivas de aplicación, etc.
Herramientas prácticas: proporcione herramientas de código abierto, complementos, bibliotecas y otros recursos en el campo de la seguridad para GPT, AIGC y LLM para facilitar las operaciones prácticas de los desarrolladores e investigadores.
Instrucciones preestablecidas (indicaciones): organice y comparta instrucciones preestablecidas aplicables a GPT, AIGC y LLM para una capacitación, inferencia y pruebas más efectivas en el campo de la seguridad.
Mantenga su contenido de alta calidad
Nos tomamos muy en serio la calidad del contenido que aportamos. Por favor asegúrese de que su envío tenga las siguientes características:
Precisión: la información y los datos deben ser precisos y cumplir con las mejores prácticas y estándares de la industria.
Legibilidad: los artículos y las descripciones deben ser claros, fáciles de entender y lógicos, evitando el uso de terminología y abreviaturas demasiado complejas.
Originalidad: asegúrese de que el contenido que envíe sea original y no haya sido publicado en ningún otro lugar. Si cita ideas o investigaciones de otros, indique la fuente y siga las convenciones de citación apropiadas.
Proceso de envío de contribuciones
En GPTSecurity, animamos a los miembros de la comunidad a enviar contribuciones de diferentes maneras para adaptarse a una variedad de habilidades y necesidades. Aquí hay tres procesos diferentes de envío de contribuciones entre los que puede elegir:
Enviar usando Problemas de GitHub: los contribuyentes pueden iniciar contribuciones a través de Nuevos problemas de GitHub. Indique "Contribución de GPTSecurity" y la categoría (como "Artículo", "Artículo", "Herramienta" o "Instrucción") y el nombre del manuscrito en el título. En el contenido de la revisión, proporcione la información del autor (si hay varios autores, enumere todos los autores y su información de contacto), la dirección de origen del manuscrito, la introducción del manuscrito y el valor para la comunidad GPTSecurity. Si hay enlaces relevantes o recursos de expansión, proporciónelos también. Una vez enviado el número, le responderemos lo antes posible para confirmar la recepción o brindarle sugerencias para manuscritos complementarios.
Enviar mediante solicitudes de extracción de GitHub (PR): los contribuyentes pueden iniciar solicitudes de combinación de recursos a través de Github PR. Proporcione un título y una descripción para su solicitud de extracción, detallando los cambios que envió. Una vez enviada la solicitud de extracción, le responderemos lo antes posible para confirmar la aceptación o brindarle sugerencias adicionales relevantes.
Envíe usando GitBook: invitaremos a los contribuyentes principales a unirse a nuestro repositorio de GitBook y mantener la base de conocimientos directamente desde el backend. Si está interesado en esto, contribuya primero a través de GitHub Issues o Pull Requests y lo invitaremos a unirse al repositorio de GitBook según su contribución.
Agradecemos a Yunqi Wuyuan, el líder de la nueva generación de pruebas fuzz inteligentes, por iniciar y operar este proyecto. Agradecemos sinceramente a todos los que participan y apoyan el desarrollo de GPTSecurity. Gracias a su entusiasmo y contribución desinteresada, hemos podido convertir GPTSecurity en una base de conocimientos que reúne aplicaciones GPT, AIGC y LLM en el campo de la seguridad, y promover conjuntamente el desarrollo de la revolución inteligente en el campo de la seguridad.
Si hay alguna infracción, comuníquese con nosotros para eliminarla. Si se utiliza con fines ilegales, usted será responsable de las consecuencias.
¡Bienvenidos a todos a unirse a la comunidad GPTSecurity WeChat! Nota: "GPTSecurity" se ha hecho amigo de Yunqi Wuyun Xiaoyun. Aquí hemos reunido a muchos expertos, investigadores y desarrolladores interesados en explorar la aplicación de GPT, AIGC y LLM en el campo de la seguridad. Nos sentimos profundamente honrados de trabajar con usted para crear esta comunidad vibrante e innovadora.
