大型语言模型安全性测试方法（英）

重点报告 19 2024-09-06 0 worker

报告编号：42398
报告名称：大型语言模型安全性测试方法（英）
报告来源：互联网用户上传
关键词：行研报告
报告页数：21 页
预览页数：6
报告格式：pdf
上传时间：2024-08-03
简介摘要: (原创分析) World Digital Technology Academy (WDTA)发布了一项名为“大语言模型安全测试方法”的标准，旨在确保人工智能技术的负责任和安全使用。此标准作为WDTA AI STR（安全、信任、责任）计划的一部分，专门设计用于解决大语言模型中的复杂问题，并提供严格的评估指标和程序来测试其对对抗性攻击的韧性。该标准文档为评估大语言模型（LLMs）对抗对抗性攻击的韧性提供了框架。它涵盖了各种攻击分类的测试与验证，包括L1随机攻击、L2盲盒攻击、L3黑盒攻击和L4白盒攻击。关键指标包括攻击成功率（R）和下降率（D），用于评估这些攻击的有效性。文档还概述了多种攻击方法，如指令劫持和提示掩蔽，以全面测试LLMs对不同类型对抗性技术的抵抗力。此测试程序旨在建立一个结构化方法，用于评估LLMs对抗对抗性攻击的稳健性，使开发者和组织能够识别和缓解潜在的安全隐患，从而提高使用LLMs构建的AI系统的安全性和可靠性。通过制定“大语言模型安全测试方法”，WDTA致力于在数字生态系统中引领AI系统的发展，不仅追求先进性，还追求安全性和道德性。