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Autodan Turbo
Autodan Turbo
AutoDAN-Turbo的目标受众是安全研究人员、开发者以及对大型语言模型安全性感兴趣的专业人士。这个框架适合他们，因为它提供了一个自动化的方式来测试和提高LLMs在对抗环境中的表现，帮助他们更好地理解和改进模型的安全性。
AI安全AI模型#自动化#越狱#大型语言模型#安全性测试#策略探索普通产品开源
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产品介绍
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简介
AutoDAN-Turbo是一个自动化的、无需人为干预的框架，旨在自动发现并实施多种策略，以突破大型语言模型（LLMs）的限制。该框架能够自动开发出多样的攻击策略，显著提高了攻击成功率，并且可以作为一个统一的框架整合现有的人为设计的越狱策略。AutoDAN-Turbo的重要性在于其能够提升LLMs在对抗环境中的安全性和可靠性，为红队评估工具提供了一种新的自动化方法。
截图
产品特色
自动发现并实施越狱策略，无需人为干预
显著提高攻击成功率，平均成功率提高74.3%
支持整合现有的人为设计的越狱策略，进一步提升成功率
兼容多种最新的LLMs，包括黑盒和白盒模型
提供API兼容性方法，支持OpenAI、Claude等平台
通过在线学习模式进行策略自我探索
能够自动开发出多样的攻击策略，以评估LLMs的行为
使用教程
1. 克隆AutoDAN-Turbo的代码库到本地。
2. 设置环境变量，指定攻击者、目标、评分器和总结器LLM的路径。
3. 运行`main.py`脚本，并传入必要的参数，如恶意行为文件路径、容忍度、轮次等。
4. 根据需要调整LLM的超参数，以适应不同的测试场景。
5. 分析AutoDAN-Turbo生成的日志，以了解攻击策略的效果。
6. 利用AutoDAN-Turbo的结果来改进LLMs的安全性和鲁棒性。
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