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GPTSecurity是一个涵盖了前沿学术研究和实践经验分享的社区集成了生成预训练TransformerGPT、人工智能生成内容AIGC以及大语言模型LLM等安全领域应用的知识。在这里您可以找到关于GPT/AIGC/LLM最新的研究论文、博客文章、实用的工具和预设指令Prompts。现为了更好地知悉近一周的贡献内容现总结如下。 Security Papers 1. 大语言模型LLMs在网络安全防御中的全面概述机遇与方向
简介研究者在网络安全领域应用大语言模型LLMs取得了显著进展。通过海量文本数据训练LLMs 能够提供对上下文的深入理解和强大的编码能力促进了网络威胁识别、事件响应和安全操作自动化。本文概述了 LLMs 在网络安全中的应用包括威胁情报、漏洞评估、隐私保护等并探讨了其面临的挑战和未来研究方向。
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https://arxiv.org/abs/2405.14487 2. GPT-4通过自我解释几乎完美地自我越狱
简介在本文中研究者介绍了迭代细化诱导自越狱IRIS这是一种仅靠黑盒访问、利用 LLMs 反思能力的新越狱方法。与以往不同IRIS 让单个模型兼任攻击者和目标简化了越狱过程。该方法先通过自我解释迭代细化对抗性提示确保校准良好的 LLMs 遵循指令再依据细化提示对输出评级增强以增其危害性。研究者发现IRIS 在 GPT-4 上越狱成功率达 98%在 GPT-4 Turbo 上达 92%查询少于 7 次。它在自动、黑盒和可解释越狱方面表现出色优于以往方法查询次数也大幅减少为可解释越狱方法树立新标。
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https://arxiv.org/abs/2405.13077 3. 生成式AI和大语言模型在网络安全中的应用你需要了解的所有洞察
简介研究者深入探讨了生成式人工智能和大语言模型LLMs在网络安全领域的应用前景。通过分析GPT-4、GPT-3.5等先进模型研究者概述了LLMs在硬件安全、入侵检测、软件工程等多个关键领域的应用。同时文章审视了LLMs的潜在漏洞如数据投毒和DDoS攻击并提出了相应的缓解措施。研究者还评估了42种LLM模型在网络安全知识方面的表现并探讨了数据集的生命周期管理为未来研究指明了方向。此外文章还回顾了增强LLMs性能的新技术如半二次量化和检索增强生成旨在提升实时网络安全防护和威胁响应的智能化水平。研究者为LLMs在未来网络安全框架中的整合提供了战略指导强调了创新和模型的稳健部署对于应对网络威胁的重要性。
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https://arxiv.org/abs/2405.12750 4. 利用大语言模型有效检测和解释漏洞
简介在本文中开展了一项全面的研究旨在调查 LLMs 在检测和解释漏洞方面的能力并提出了 LLMVulExp此为一个借助 LLMs 实现漏洞检测与解释的框架。在针对漏洞解释的专门微调下LLMVulExp 不但能够检测代码中的漏洞类型而且可以分析代码上下文为这些漏洞生成原因、位置以及修复建议。研究发现LLMVulExp 能够有效地促使 LLMs 进行漏洞检测例如在 SeVC 数据集上 F1 得分超过 90%和解释。此外还探索了使用诸如思维链CoT等先进策略引导 LLMs 关注易受攻击代码的潜力并取得了良好的结果。
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https://arxiv.org/abs/2406.09701 5. RL-JACK:针对大语言模型的强化学习驱动的黑盒越狱攻击
简介在本文中研究者提出了 RL-JACK这是一种由深度强化学习DRL驱动的新型黑盒越狱攻击。研究者将越狱提示的生成表述为一个搜索问题并设计了一种新的强化学习方法来解决它。研究者的方法包括一系列定制设计以提高强化学习智能体在越狱情境下的学习效率。值得注意的是研究者设计了一个由 LLM 辅助的动作空间在限制整体搜索空间的同时实现了多样化的动作变化。研究者提出了一种新的奖励函数为智能体实现成功越狱提供了有意义的密集奖励。通过广泛的评估研究者证明 RL-JACK 总体上比现有的针对六个最先进的 LLM 的越狱攻击更有效包括大型开源模型和商业模型。研究者还展示了 RL-JACK 对三种最先进的防御措施的弹性以及在不同模型之间的可转移性。最后研究者验证了 RL-JACK 对关键超参数变化的不敏感性。
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https://arxiv.org/abs/2406.08725
