prompt-hacker-collections
LLM提示词注入攻防及示例资源合集
本项目集合了LLM提示词注入的攻击与防御资源，包含详细的案例分析、研究笔记和多种模型提示词，适合研究人员、学生和安全专家使用。
prompt-hacker-collections 项目介绍
prompt-hacker-collections 项目是一个专注于提示词注入攻防技术及其示例的资源库。它针对研究人员、学生以及安全专业人员，提供了深入了解和实践这一领域的丰富资料。以下是项目的详细介绍。
项目背景
随着大型语言模型（LLM）如 ChatGPT 的广泛应用，提示词注入成为了一个重要的安全问题。此项目就是围绕提示词注入的攻与防展开，收集了大量的案例研究和笔记，帮助用户理解和探索提示词注入技术的方方面面。
资源内容
📖 概述与文档
这一部分为用户提供了提示词注入攻防技术的基本概念和背景知识，帮助用户从理论上理解这一领域的核心内容。
📝 提示词收集
项目的核心部分，收集了各种类型的提示词，包括：
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提示词越狱：这部分专注于如何绕过语言模型的限制，以获得更大的操作自由。例如，ChatGPT 越狱即解除对 AI 模型的限制，允许其执行未经核实的信息分享、获取受限内容等任务。
收集了许多不同模型的越狱提示词，以 YAML 形式组织，方便使用和解析。其中一个例子是使用 "DAN"（Do Anything Now）的提示词进行 ChatGPT 越狱，以获取更多自由度。
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提示词逆向工程：提供对现有提示词的分析，探索其实现机制。例如，针对 Notion AI 的提示词逆向工程，以及 Copilot 的示例。
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提示词攻击与防御：包括提示词攻击的技巧和相应的防御措施，帮助用户理解如何防范可能的安全威胁。
🔗 相关资源
为了加深用户的理解，项目还提供了一些相关的外部资源，如 OpenAI 提供的大模型安全最佳实践和微软关于 LLM 的红队介绍。
参与贡献
该项目鼓励所有人参与贡献。如果有任何想法、建议或发现的错误，欢迎通过提交问题或拉取请求的方式参与讨论和改进。有关如何参与的详细信息，请参阅贡献指南。
许可协议
项目采用 MIT 许可协议发布，用户可以根据该协议的条款使用和传播资源。
免责声明
项目仅供学术研究和教育用途。请在使用这些资源时遵守所在国家和地区的法律法规，项目不对任何非法使用的行为负责。
通过 prompt-hacker-collections 项目，用户可以深入了解提示词注入技术，从而更好地应用和发展这项技术，同时提高对相关安全问题的防范意识。项目所提供的全面资源和社区支持为学习和探索提供了强有力的保障。
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