AISafetyLab：AI 安全评估与提升的全面框架

AISafetyLab：AI 安全评估与提升的全面框架

AISafetyLab AISafetyLab: A comprehensive framework covering safety attack, defense, evaluation and paper list. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ai/AISafetyLab

在当今人工智能飞速发展的时代，AI 安全性已经成为研究和开发人员关注的重点。AISafetyLab 是一个为 AI 安全而设计的全面框架，它涵盖了 AI 安全的三个核心方面：攻击、防御和评估，并提供了包括模型、数据集、工具和日志等通用模块的支持。此外，该项目还整理了多个安全相关的数据集，提供了丰富的代码运行示例，并维护了一个持续更新的 AI 安全相关论文列表。

项目介绍

AISafetyLab 的目标是帮助研究者和开发者更好地理解和提升 AI 的安全性。项目通过整合攻击、防御和评估的方法，为用户提供了一个实验和验证 AI 安全性的平台。无论是对抗性攻击、防御策略的设计，还是安全性的评估，AISafetyLab 都提供了相应的工具和方法。

项目技术分析

AISafetyLab 在技术上分为几个主要模块，包括攻击方法、防御策略、评估工具以及相关的模型和数据集。项目支持多种攻击方法，如白盒攻击、灰盒攻击和黑盒攻击，以及相应的防御策略，如推理时间防御和训练时间防御。此外，项目还提供了多种安全评分和评估方法，帮助用户量化 AI 系统的安全性。

项目技术应用场景

AISafetyLab 的应用场景广泛，包括但不限于：

• AI 安全研究：提供了一套完整的工具，用于研究和评估 AI 系统的安全性。
• 防御策略开发：开发者可以使用该框架来设计和测试新的防御策略。
• 安全评估：通过提供的评估方法，用户可以量化 AI 系统的安全性，并作出相应的改进。

项目特点

AISafetyLab 的特点包括：

• 全面性：覆盖了 AI 安全的多个方面，包括攻击、防御和评估。
• 模块化：项目结构清晰，模块化设计使得用户可以轻松地选择和使用所需的功能。
• 易用性：提供了丰富的示例和教程，帮助用户快速上手。
• 社区支持：持续更新的论文列表和社区支持，保证了项目的活跃性和前沿性。

以下是关于 AISafetyLab 的详细探讨：

攻击方法

AISafetyLab 支持多种攻击方法，包括但不限于 GCG、AdvPrompter、AutoDAN、LAA、GPTFUZZER、Cipher、DeepInception 等。这些攻击方法覆盖了从白盒到黑盒的各种攻击策略。

防御策略

项目提供了多种防御策略，包括推理时间防御和训练时间防御。推理时间防御策略如 PPL、Self Reminder、Prompt Guard 等，而训练时间防御策略包括 Safe Tuning、Safe RLHF 和 Safe Unlearning 等。

评估方法

AISafetyLab 提供了多种评估方法，如 PatternScorer、PrefixMatchScorer、ClassficationScorer 和 ShieldLMScorer 等。这些方法可以帮助用户评估 AI 系统的安全性，并提供改进的方向。

模型和数据集

项目包含了多种模型和数据集，以便用户进行实验和测试。这些模型和数据集都是为了支持 AI 安全性的研究和开发而设计的。

实验结果

AISafetyLab 提供了实验结果的展示，用户可以通过这些结果来了解不同策略的效果，并据此进行优化。

未来计划

项目团队还计划进一步扩展 AISafetyLab 的功能，包括增加新的攻击和防御方法，以及改进评估工具等。

论文列表

AISafetyLab 维护了一个 AI 安全相关的论文列表，包括攻击、防御、评估和可解释性等多个方面，帮助用户了解最新的研究进展。

总之，AISafetyLab 是一个功能全面、易于使用的 AI 安全框架，无论是对于研究人员还是开发者，都是一个非常宝贵的资源。通过使用 AISafetyLab，用户可以更好地理解和提升 AI 系统的安全性。

AISafetyLab AISafetyLab: A comprehensive framework covering safety attack, defense, evaluation and paper list. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ai/AISafetyLab