PromptInject

一句话定位

一个用于评估大型语言模型对抗性提示攻击鲁棒性的开源安全框架。

核心价值

• 通过模块化提示组装提供对抗性攻击的定量分析，帮助评估LLM安全性
• 专注于目标劫持和提示泄露两种攻击类型，揭示模型潜在风险
• 获得NeurIPS ML Safety Workshop 2022最佳论文奖，学术认可度高

功能亮点

• 模块化提示组装框架，支持灵活的对抗性攻击测试
• 定量分析LLM对恶意提示的鲁棒性和安全性
• 支持目标劫持和提示泄露两种主要攻击类型
• 提供完整的安装和使用示例，便于研究人员使用

适用人群

• AI安全研究人员和工程师
• 大型语言模型开发者
• 机器学习安全测试人员
• 学术研究人员和学者

使用场景

• 评估商业LLM产品对对抗性攻击的抵抗力
• 学术研究中的AI安全测试和验证
• 企业级AI系统的安全审计和风险评估
• 开发更安全的语言模型架构

综合说明

PromptInject是一个专门用于评估大型语言模型安全性的开源框架，通过模块化方式组装提示来测试模型对对抗性攻击的鲁棒性。该框架获得了NeurIPS ML Safety Workshop 2022最佳论文奖，为AI安全研究提供了重要的工具支持。