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大模型在各种任务上都有广泛的应用,但是从其本质来说,扩大模型规模意味着需要增加训练数据的数量和多样性,这就需要从网络上抓取数十亿条数据,这个过程是无需人工监督的。 那么这也就会带来隐患,因为其中可能会有很多不适当的、有害的内容。 尽管现在模型的开发者普遍采用了过滤器和自动检查,但这种做法仍然会引入一些不适当的内容,最终导致模型产生不安全、有偏见或有毒的行为。
通过结合静态代码分析和大语言模型(LLM)的方式来批量检测AI产品中的潜在漏洞
大模型(以下均用LLMs指代)发展迅速,但引发了大家对其潜在滥用的担忧。虽然模型开发者进行了大量安全对齐工作,以防止 LLMs 被用于有害活动,但这些努力可被多种攻击方法破解,典型的就是在社区里多篇文章中一直在强调的越狱攻击。这些攻击方法能找出安全对齐技术的漏洞,促使开发者及时修复,降低 LLMs 带来的安全风险
总结了一些部署过程中出现可能的漏洞点位,并且分析了对应的攻防思路
目前做安全大模型或者说做大模型安全,基本都会有必要的两步,分别是对齐以及红队。 因为随着大模型在各种应用场景中的广泛使用,越来越多的人开始担忧这些模型可能被滥用,尤其是在传播有害或不道德内容方面。由于这些模型的开放性和广泛的使用群体,它们的潜在风险也变得更加显著。开放源码的语言模型尤其令人担忧,因为其代码和训练数据是公开的,任何人都可以访问、修改甚至恶意利用
NCTF遇到了一道pydash题目,似乎与SUCTF2025出的一道SU_blog都是这个知识点,遂想基于这道题分析一下链子。其实还可以结合idekctf那道题
前言 朋友圈看到有人转发了一篇“CVE-2024-25600:WordPress Bricks Builder RCE”,感觉挺有意思,点进去看了下,可是从头到尾看得我有点迷糊,本着打破砂锅问到底的原则,本文试图以漏洞挖掘者...
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