LLMFuzzer：大型语言模型模糊测试框架 -优快云博客

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🧠 LLMFuzzer：大型语言模型模糊测试框架 🧠

LLMFuzzer 🧠 LLMFuzzer - Fuzzing Framework for Large Language Models 🧠 LLMFuzzer is the first open-source fuzzing framework specifically designed for Large Language Models (LLMs), especially for their integrations in applications via LLM APIs. 🚀💥 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ll/LLMFuzzer

LLMFuzzer-shell

项目介绍

LLMFuzzer 是首个专门为大型语言模型（LLMs）设计的开源模糊测试框架，特别针对通过LLM API集成的应用程序。无论你是安全爱好者、渗透测试人员还是网络安全研究人员，LLMFuzzer都是你寻找和利用AI系统漏洞的理想工具。它旨在使你的测试过程更加流畅和高效。

项目技术分析

LLMFuzzer采用模块化架构，支持多种模糊测试策略，并且易于扩展。它能够对LLM API进行集成测试，确保系统的安全性和稳定性。框架的核心功能包括：

Robust fuzzing for LLMs：强大的LLM模糊测试能力。
LLM API integration testing：LLM API集成测试。
Wide range of fuzzing strategies：广泛的模糊测试策略。
Modular architecture for easy extendability：模块化架构，易于扩展。

项目及技术应用场景

LLMFuzzer适用于以下场景：

安全测试：用于测试LLM API的安全性，发现潜在的漏洞。
渗透测试：帮助渗透测试人员快速定位和利用AI系统的漏洞。
网络安全研究：为网络安全研究人员提供一个强大的工具，用于研究和分析LLM的安全性。

项目特点

开源免费：LLMFuzzer采用MIT许可证，完全开源且免费使用。
易于扩展：模块化设计使得用户可以根据需要轻松添加新的功能和策略。
丰富的功能：支持多种模糊测试策略，满足不同场景的需求。
社区支持：项目欢迎所有贡献者，共同提升工具的功能和性能。

快速开始

克隆仓库

git clone https://github.com/mnns/LLMFuzzer.git

进入项目目录
```
cd LLMFuzzer
```
安装依赖
```
pip install -r requirements.txt
```

配置LLM API 编辑 llmfuzzer.cfg 文件，配置你的LLM API端点。

Connection: 
  Type: HTTP-API
  Url: "http://localhost:3000/chat" # 你的LLM API
  Content: JSON
  Query-Attribute: "query" # 你的JSON查询属性
  Output-Attribute: "answer" # 你的JSON响应属性
  Headers: {'enwiki_session': '17ab96bd8ffbe8ca58a78657a918558'} # 添加HTTP头信息（如果需要）
  Cookie: {'enwiki_session': '17ab96bd8ffbe8ca58a78657a918558'} # 添加Cookies（如果需要）