Mengekspos Kerentanan Jailbreak pada Aplikasi LLM dengan ARTKIT
Pengujian berbasis cepat otomatis untuk mengekstrak kata sandi dari sistem LLM Gandalf Challenge
Tautan ke artikel: https://towardsdatascience.com/expose-jailbreak-vulnerabilities-in-llm-applications-with-artkit-d2df5f56ece8
Latar belakang
- Ketika model bahasa besar (LLM) semakin banyak diadopsi di berbagai industri dan domain, risiko keamanan yang signifikan telah muncul dan meningkat. Beberapa permasalahan utama ini mencakup pelanggaran privasi data, potensi bias, dan risiko manipulasi informasi.
- Mengungkap risiko keamanan ini sangat penting untuk memastikan bahwa aplikasi LLM tetap bermanfaat dalam skenario dunia nyata sambil tetap menjaga keamanan, efektivitas, dan ketahanannya.
- Dalam proyek ini, kami mengeksplorasi cara menggunakan kerangka kerja ARTKIT sumber terbuka untuk secara otomatis mengevaluasi kerentanan keamanan aplikasi LLM menggunakan Gandalf Challenge yang populer sebagai contoh ilustratif.
File
-
gandalf_challenge.ipynb : Notebook Jupyter berisi kode panduan
Referensi
- Repo GitHub ARTKIT Resmi
- Mainkan Tantangan Gandalf
Ucapan Terima Kasih
- Terima kasih khusus kepada Sean Anggani, Andy Moon, Matthew Wong, Randi Griffin, dan Andrea Gao!
