Awesome-Jailbreak-on-LLMs 使用教程

Awesome-Jailbreak-on-LLMs 使用教程

Awesome-Jailbreak-on-LLMs Awesome-Jailbreak-on-LLMs is a collection of state-of-the-art, novel, exciting jailbreak methods on LLMs. It contains papers, codes, datasets, evaluations, and analyses. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/aw/Awesome-Jailbreak-on-LLMs

1. 项目介绍

Awesome-Jailbreak-on-LLMs 是一个收集了最新、最具创新性和令人兴奋的针对大型语言模型（LLM）的越狱方法的开源项目。该项目包含了论文、代码、数据集、评估和 分析，旨在帮助研究人员和开发者更好地理解和利用大型语言模型的潜在能力。

2. 项目快速启动

快速启动项目前，请确保您已经安装了必要的依赖项。以下是一个基本的启动指南：

# 克隆项目仓库
git clone https://github.com/yueliu1999/Awesome-Jailbreak-on-LLMs.git

# 进入项目目录
cd Awesome-Jailbreak-on-LLMs

# 安装依赖项（根据项目要求可能会变化）
pip install -r requirements.txt

# 运行示例代码（以某个具体的越狱方法为例）
python example_script.py

请注意，具体的依赖项和启动命令可能会根据不同的越狱方法而有所不同，请参考相应的方法文档。

3. 应用案例和最佳实践

• 案例一：使用 OverThink 方法来减缓推理型LLM的速度。
• 案例二：利用 BoT 攻击来破坏大型语言模型的长思考过程。
• 案例三：通过 H-CoT 方法劫持链式推理安全机制，实现对大型推理模型的越狱。

最佳实践：

• 在应用越狱技术之前，请确保你理解了相关的安全风险和伦理问题。
• 评估越狱技术的影响时，应使用多个数据集和不同的评估指标。
• 与社区分享你的经验和结果，以促进开源生态的发展。

4. 典型生态项目

• 项目一：针对LLM的越狱防御技术，例如 Learning-based Defense 和 Strategy-based Defense。
• 项目二：用于评估LLM安全性的基准测试，如 h4rm3l。
• 项目三： ensemble 方法在越狱攻击中的应用，例如 EnJa。

以上就是 Awesome-Jailbreak-on-LLMs 的基本使用教程。在深入使用前，请详细阅读项目文档，并根据具体需求进行相应的调整和优化。

Awesome-Jailbreak-on-LLMs Awesome-Jailbreak-on-LLMs is a collection of state-of-the-art, novel, exciting jailbreak methods on LLMs. It contains papers, codes, datasets, evaluations, and analyses. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/aw/Awesome-Jailbreak-on-LLMs