Open-Prompt-Injection：为大型语言模型安全提供全面解决方案

Open-Prompt-Injection：为大型语言模型安全提供全面解决方案

Open-Prompt-Injection Prompt injection attacks and defenses in LLM-integrated applications 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/op/Open-Prompt-Injection

项目介绍

Open-Prompt-Injection 是一个开源工具包，专注于针对集成大型语言模型（LLM）的应用程序进行攻击与防御的实践、评估和扩展。该项目的核心是提供一个统一的平台，让研究人员和开发者能够轻松地实现和测试针对LLM的攻击策略和防御机制。Open-Prompt-Injection 是“Formalizing and Benchmarking Prompt Injection Attacks and Defenses”这篇USENIX Security'24论文的代码发布版本，旨在推动相关领域的研究和应用。

项目技术分析

Open-Prompt-Injection 的设计充分考虑了LLM在实际应用中的安全挑战。项目提供了多种攻击和防御策略的实现，包括但不限于：

• 攻击策略：包括简单的“naive”攻击、逃避检测的“escape”和“ignore”策略、生成虚假数据的“fake_comp”以及结合多种策略的“combine”攻击。
• 防御策略：提供了从无防御（“no”）到复杂的防御机制，如文本重写（“paraphrasing”）、标记化（“retokenization”）、数据隔离（“delimiters”、 “xml”、 “random_seq”）、指令预防（“instructional”）、夹心预防（“sandwich”）以及基于困惑度（“ppl”）和LLM的检测等。

项目支持PaLM2模型，并计划增加对其他模型的支持。用户需要在自己的配置文件中填入PaLM2的API密钥以使用该模型。

项目及应用场景

Open-Prompt-Injection 的应用场景广泛，适用于任何使用LLM集成的应用程序，特别是在以下领域：

• 自然语言处理（NLP）任务：如情感分析、垃圾邮件检测等，项目可以评估模型在面对特定攻击时的鲁棒性。
• 安全测试：研究人员可以使用该项目对LLM进行安全测试，以发现潜在的安全漏洞。
• 防御机制开发：项目提供的防御策略可以用于增强LLM应用程序的安全性。

项目特点

1. 模块化设计：Open-Prompt-Injection 提供了多种攻击和防御策略，用户可以根据需要灵活选择和组合。
2. 易于使用：项目提供了简单的API，用户可以轻松创建模型、执行攻击和防御策略，并进行评估。
3. 支持多种模型：虽然当前主要支持PaLM2，但项目设计上考虑了扩展性，未来将支持更多LLM模型。
4. 文档丰富：项目提供了详细的文档和使用示例，方便用户快速上手。

总结

Open-Prompt-Injection 为LLM的安全研究提供了一个强大的工具包。无论是对于学术研究人员还是工业界的开发者，该项目都提供了一个统一的平台来测试和改进LLM的安全性能。通过使用Open-Prompt-Injection，我们可以更好地理解和应对LLM在实际应用中面临的安全挑战。

如果您在使用LLM集成应用程序时关注安全性，Open-Prompt-Injection 绝对值得一试。通过该项目，您不仅可以评估现有模型的安全性，还可以开发出更鲁棒的防御策略，为未来的应用程序提供安全保障。

关键词：Open-Prompt-Injection, LLM, 提示注入攻击, 安全防御, PaLM2, NLP任务, 安全测试, 模型鲁棒性, 开源工具包

注意：本文内容遵循SEO收录规则，未经授权不得转载或引用。

Open-Prompt-Injection Prompt injection attacks and defenses in LLM-integrated applications 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/op/Open-Prompt-Injection