第13期 | GPTSecurity周报

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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 Transformer(GPT)、人工智能生成内容(AIGC)以及大型语言模型(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

  • ChatGPT for Digital Forensic Investigation: The Good, The Bad, and The Unknown

    https://arxiv.org/pdf/2307.10195.pdf

  • Can We Generate Shellcodes via Natural Language? An Empirical Study

    https://link.springer.com/article/10.1007/s10515-022-00331-3

  • Chatbots to ChatGPT in a Cybersecurity Space: Evolution, Vulnerabilities, Attacks, Challenges, and Future Recommendations

    https://arxiv.org/pdf/2306.09255.pdf

Security Tools

  • LLMFuzzer  

    简介:LLMFuzzer是用于寻找和利用AI系统漏洞的框架,未来的开发路线是适配各种LLM API、集成不同的模糊测试策略。

    链接:https://github.com/mnns/LLMFuzzer

  • SecGPT

    简介:致力于成为面向网络安全领域的AutoGPT

    链接:https://github.com/ZacharyZcR/SecGPT

  • AI-goat

    简介: 面向带缺陷的LLM的CTF挑战

    链接:https://github.com/dhammon/ai-goat

  • PsychoEvals

    简介: 以MBTI人格评估、提示词注入检测为基础的LLM安全评估轻量框架

    链接:https://github.com/NextWordDev/psychoevals

  • rebuff

    简介: 提示词注入检测工具

    链接:https://github.com/protectai/rebuff

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