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Bem-vindo ao GPSecurity! Esta é uma base de conhecimento focada na revolução inteligente no campo da segurança do futuro!
GPTSecurity é uma comunidade que abrange pesquisa acadêmica de ponta e compartilhamento de experiências práticas, integrando conhecimento de aplicações em áreas de segurança como geração de Transformers pré-treinados (GPT), conteúdo gerado por inteligência artificial (AIGC) e modelos de linguagem grande (LLM). Aqui você pode encontrar os artigos de pesquisa mais recentes, artigos de blog, ferramentas práticas e instruções padrão (prompts) sobre GPT/AIGC/LLM.
A GPTSecurity não se concentra apenas nas tecnologias e tendências atuais, mas também espera tornar-se um participante e promotor na formação da revolução inteligente no campo da segurança do futuro. Neste campo em rápida evolução, precisamos de trabalhar em conjunto, abraçar a mudança e continuar a evoluir para garantir que as novas tecnologias sejam melhor aplicadas à segurança na onda da inteligência artificial e da aprendizagem automática. Nosso objetivo é fornecer uma plataforma de colaboração conveniente para profissionais, pesquisadores e desenvolvedores na área de segurança, onde possam compartilhar experiências, trocar ideias e explorar novas possibilidades.
Junte-se à comunidade GPTSecurity e deixe-nos trabalhar juntos para criar um futuro inteligente na área de segurança!
Muito obrigado pela sua atenção e apoio ao GPTSecurity! Aguardamos ansiosamente suas contribuições para construirmos conjuntamente esta base de conhecimento com foco na aplicação de GPT, AIGC e LLM na área de segurança. Consulte as diretrizes a seguir para garantir que sua contribuição seja apropriada e facilite a discussão.
Escolha a categoria apropriada
Antes de enviar uma contribuição, certifique-se de que seu conteúdo corresponda a uma das seguintes categorias:
Artigos de pesquisa: Colete e organize os artigos de pesquisa mais recentes sobre GPT, AIGC e LLM na área de segurança, incluindo, entre outros, segurança da cadeia de suprimentos de software, detecção de ameaças e outros tópicos.
Artigo do blog: reúne a experiência prática e o compartilhamento de especialistas e pesquisadores que utilizam GPT, AIGC e LLM na área de segurança, incluindo análise de casos, avaliação de tecnologia, perspectivas de aplicação, etc.
Ferramentas práticas: Fornece ferramentas de código aberto, plug-ins, bibliotecas e outros recursos na área de segurança para GPT, AIGC e LLM para facilitar desenvolvedores e pesquisadores em operações práticas.
Instruções predefinidas (prompts): Organize e compartilhe instruções predefinidas aplicáveis a GPT, AIGC e LLM para treinamento, inferência e testes mais eficazes na área de segurança.
Mantenha seu conteúdo de alta qualidade
Levamos muito a sério a qualidade do nosso conteúdo contribuído. Certifique-se de que seu envio tenha as seguintes características:
Precisão: as informações e os dados devem ser precisos e aderir às melhores práticas e padrões do setor.
Legibilidade: Os artigos e as descrições devem ser claros, fáceis de entender e lógicos, evitando o uso de terminologia e abreviações excessivamente complexas.
Originalidade: certifique-se de que o conteúdo enviado é original e não foi publicado em outro lugar. Se você citar ideias ou pesquisas de outras pessoas, indique a fonte e siga as convenções de citação apropriadas.
Processo de envio de contribuições
Na GPTSecurity, incentivamos os membros da comunidade a enviar contribuições de diferentes maneiras para acomodar uma variedade de habilidades e necessidades. Aqui estão três processos diferentes de envio de contribuições para você escolher:
Enviar usando GitHub Issues: Os colaboradores podem iniciar contribuições por meio de GitHub New Issues. Indique “Contribuição GPTSecurity” e a categoria (como “Artigo”, “Artigo”, “Ferramenta” ou “Instrução”) e o nome do manuscrito no título. No conteúdo da revisão, forneça informações do autor (se houver vários autores, liste todos os autores e suas informações de contato), endereço de origem do manuscrito, introdução ao manuscrito e valor para a comunidade GPTSecurity. Se houver links relevantes ou recursos de expansão, forneça-os também. Após o envio do fascículo, responderemos o mais breve possível para confirmar o recebimento ou fornecer sugestões de manuscritos suplementares.
Enviar usando solicitações pull do GitHub (PR): os contribuidores podem iniciar solicitações de mesclagem de recursos por meio do PR do Github. Forneça um título e uma descrição para sua solicitação pull, detalhando as alterações que você enviou. Após o envio da solicitação pull, responderemos o mais rápido possível para confirmar a aceitação ou fornecer sugestões adicionais relevantes.
Envie usando GitBook: convidaremos os principais contribuidores para ingressar em nosso repositório GitBook e manter a base de conhecimento diretamente do backend. Se você estiver interessado nisso, contribua primeiro por meio de problemas do GitHub ou solicitações pull, e nós o convidaremos a ingressar no repositório GitBook com base em sua contribuição.
Agradecemos a Yunqi Wuyuan, líder da nova geração de testes fuzz inteligentes, por iniciar e operar este projeto. Agradecemos sinceramente a todos que participam e apoiam o desenvolvimento do GPTSecurity. É por causa do seu entusiasmo e contribuição altruísta que conseguimos transformar o GPTSecurity em uma base de conhecimento que reúne aplicações GPT, AIGC e LLM na área de segurança e promover conjuntamente o desenvolvimento da revolução inteligente na área de segurança.
Se houver alguma violação, entre em contato conosco para exclusão. Se usado para fins ilegais, você será responsável pelas consequências.
Bem-vindos a todos para se juntarem à comunidade GPTSecurity WeChat! Nota: "GPTSecurity" tornou-se amigo de Yunqi Wuyun Xiaoyun. Aqui reunimos muitos especialistas, pesquisadores e desenvolvedores interessados em explorar a aplicação de GPT, AIGC e LLM na área de segurança. Estamos profundamente honrados em trabalhar com você para criar esta comunidade vibrante e inovadora.
