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LLM-SP 学习资料汇总 - 大语言模型安全与隐私研究项目

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Prompt InjectionLLMsSecurityPrivacyVulnerabilitiesGithub开源项目

LLM-SP:大语言模型安全与隐私研究项目

LLM-SP(Large Language Model Security & Privacy)是一个专注于大语言模型安全和隐私研究的开源项目。该项目由 Chawin Sitawarin 发起,旨在收集和整理与大语言模型安全和隐私相关的论文和资源,为研究人员提供一个全面的参考资料库。

LLM-SP Logo

项目概况

  • 目的: 收集和整理大语言模型安全和隐私相关的论文和资源
  • 更新频率: 经常更新
  • 平台: GitHub 和 Notion
  • 发起人: Chawin Sitawarin

主要内容

LLM-SP 项目涵盖了大语言模型安全和隐私研究的多个方面,主要包括以下几个方面:

  1. 漏洞研究

    • 提示注入(Prompt Injection)
    • 越狱(Jailbreak)
    • 对抗样本(Adversarial Examples)
    • 数据泄露(Data Leakage)

  2. 防御技术

    • 安全对齐(Safety Alignment)
    • 隐私保护(Privacy Protection)
    • 鲁棒性增强(Robustness Enhancement)

  3. 评估方法

    • 安全性评估(Security Evaluation)
    • 隐私性评估(Privacy Evaluation)
    • 红队测试(Red Teaming)

  4. 数据集和基准

    • 安全性测试数据集
    • 隐私性测试数据集
    • 评估基准

重要资源

  1. GitHub 仓库: LLM-SP GitHub 该仓库包含了项目的主要内容,包括论文列表、资源链接等。

  2. Notion 页面: LLM-SP Notion Notion 页面提供了更详细和实时更新的内容,是项目的主要信息来源。

  3. 重要论文:

LLM Security

如何贡献

LLM-SP 项目欢迎社区贡献。您可以通过以下方式参与:

  1. 在 GitHub 仓库提交 Issue 或 Pull Request
  2. 向项目维护者提供新的相关论文或资源
  3. 帮助改进项目文档或组织结构

学习建议

对于想要深入了解大语言模型安全和隐私的研究者和开发者,我们建议:

  1. 仔细阅读项目 README 文件,了解项目结构和重点内容
  2. 关注 Notion 页面的更新,获取最新的研究进展
  3. 重点阅读带有 ⭐ 标记的论文,这些是项目维护者认为特别重要的文献
  4. 参与社区讨论,与其他研究者交流想法和见解

结语

LLM-SP 项目为大语言模型安全和隐私研究提供了一个宝贵的资源库。随着大语言模型在各个领域的广泛应用,确保它们的安全性和隐私保护变得越来越重要。我们希望这个项目能够帮助研究者和开发者更好地理解和应对大语言模型面临的安全和隐私挑战,推动这一领域的发展。

AI Security

无论您是刚开始接触这个领域,还是已经有一定研究经验,LLM-SP 项目都能为您提供有价值的参考和指导。让我们共同努力,为构建更安全、更可靠的大语言模型生态系统贡献力量!

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