Exponiendo vulnerabilidades de jailbreak en aplicaciones LLM con ARTKIT
Pruebas automatizadas basadas en indicaciones para extraer contraseñas del sistema LLM de Gandalf Challenge
Enlace al artículo: https://towardsdatascience.com/exposing-jailbreak-vulnerabilities-in-llm-applications-with-artkit-d2df5f56ece8
Fondo
- A medida que los modelos de lenguajes grandes (LLM) se adoptan más ampliamente en diferentes industrias y dominios, han surgido y se han intensificado importantes riesgos de seguridad. Varias de estas preocupaciones clave incluyen violaciones de la privacidad de los datos, la posibilidad de sesgos y el riesgo de manipulación de la información.
- Descubrir estos riesgos de seguridad es crucial para garantizar que las aplicaciones LLM sigan siendo beneficiosas en escenarios del mundo real y al mismo tiempo mantengan su seguridad, eficacia y solidez.
- En este proyecto, exploramos cómo utilizar el marco ARTKIT de código abierto para evaluar automáticamente las vulnerabilidades de seguridad de las aplicaciones LLM utilizando el popular Gandalf Challenge como ejemplo ilustrativo.
![Texto alternativo](https://images.downcodes.com/uploads/20241216/img_675f6ab1b39eb30.png)
Archivos
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gandalf_challenge.ipynb
: cuaderno de Jupyter que contiene los códigos para el tutorial.
Referencias
- Repositorio oficial de ARTKIT en GitHub
- Juega el Desafío Gandalf
Expresiones de gratitud
- ¡Un agradecimiento especial a Sean Anggani, Andy Moon, Matthew Wong, Randi Griffin y Andrea Gao!