Aegis：为大型语言模型提供自强化防火墙

Aegis：为大型语言模型提供自强化防火墙

aegis Self-hardening firewall for large language models 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/aegi/aegis

项目介绍

Aegis 是一款专为大型语言模型（LLMs）设计的自强化防火墙。它能够有效保护您的模型和用户免受各种对抗性攻击，如提示注入（Prompt Injections）、提示和PII泄露、有毒语言等。Aegis的核心在于其能够自我强化，通过不断学习新的攻击模式来提升防御能力。

项目技术分析

Aegis的核心技术在于其分类模型，该模型经过大量提示注入和提示泄露攻击数据的训练。结合传统防火墙的各种启发式方法，Aegis能够检测模型输入端的攻击，并识别出被污染的模型输出。此外，Aegis还具备自我强化功能，能够从每次攻击中学习，不断提升防御能力。

项目及技术应用场景

Aegis适用于任何使用大型语言模型的场景，尤其是那些对安全性要求较高的应用。例如：

• 企业级应用：保护企业内部的AI助手和自动化系统免受恶意攻击。
• 金融服务：防止金融模型在处理敏感信息时被恶意篡改。
• 医疗保健：确保医疗AI系统在处理患者数据时不会泄露敏感信息。
• 教育领域：保护教育AI助手免受学生或外部攻击者的恶意提示注入。

项目特点

1. 自强化能力：Aegis能够从每次攻击中学习，不断提升自身的防御能力。
2. 多重防御机制：结合分类模型和启发式方法，Aegis能够全面检测和防御各种攻击。
3. 易于集成：Aegis提供Python客户端，可以轻松集成到现有的LLM应用中。
4. 实时检测：能够在模型输入和输出端实时检测攻击，确保系统的安全性。
5. 开源社区支持：Aegis拥有活跃的社区支持，用户可以通过Discord或邮件与开发者交流，获取帮助或贡献代码。

如何开始使用

您可以通过访问Aegis Playground来体验Aegis的功能。若要集成到您的项目中，只需安装Python客户端：

pip install git+https://github.com/automorphic-ai/aegis.git

获取API密钥后，您可以轻松地将Aegis集成到您的LLM应用中，确保系统的安全性。

未来展望

Aegis的开发团队正在不断完善其功能，未来的路线图包括：

• 提示注入检测
• 有毒语言检测
• PII检测
• 攻击签名学习
• 蜜罐提示生成

如果您对Aegis感兴趣，欢迎加入我们的Discord社区或通过邮件联系我们。您也可以关注我们的Twitter以获取最新更新。

Aegis，为您的LLM应用提供坚不可摧的安全保障！

aegis Self-hardening firewall for large language models 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/aegi/aegis