Glor1us/llm-jailbreak-vulnerability-analysis

# LLM 越狱漏洞分析 **技术栈：** Python, LLM APIs, NLP, Prompt Engineering 本项目研究了大型语言模型 (LLM) 针对“越狱”和提示注入攻击的脆弱性。目标是分析不同的提示工程技术如何绕过现代语言模型中实施的安全机制。 该项目专注于通过实验评估多种越狱策略，例如角色扮演提示、指令操纵和间接提示注入技术。其目的不在于利用这些系统，而是为了更好地理解其局限性，并为开发更安全、更健壮的 AI 系统做出贡献。 通过一系列对照实验，本项目衡量了诸如越狱成功率、拒绝率和响应一致性等指标。对结果进行分析旨在识别模型行为中的模式，并比较不同攻击策略的有效性。 该研究还探讨了潜在的缓解方法，并讨论了增强大型语言模型安全性和健壮性的可行改进措施。

标签：AI鲁棒性, DLL 劫持, NLP, Python, 人工智能安全, 反取证, 合规性, 大语言模型, 安全评估, 指令操纵, 提示注入, 提示词工程, 无后门, 模型攻击, 漏洞分析, 策略决策点, 网络安全, 角色扮演攻击, 路径探测, 逆向工具, 防御策略, 隐私保护, 集群管理