GPTSecurity

基本信息 原文标题: AttackQA: Development and Adoption of a Dataset for Assisting Cybersecurity Operations Using Fine-Tuned and Open-Source LLMs 原文作者: Varun Badrinath Krishna 作者单位: SambaNova Systems 关...

基本信息 原文标题：Fine-tuning Large Language Models for DGA and DNS Exfiltration Detection 原文作者：Md Abu Sayed, Asif Rahman, Christopher Kiekintveld, Sebastian García 作者单位：University of Texas at El Paso...

GPTSecurity是一个涵盖了前沿学术研究和实践经验分享的社区，集成了生成预训练Transformer（GPT）、人工智能生成内容（AIGC）以及大语言模型（LLM）等安全领域应用的知识。在这里，您可以找到关于GPT/AIGC/LLM最新的研究论文、博客文章、实用的工具和预设指令（Prompts）。现为了更好地知悉近一周的贡献内容，现总结如下。 Security Papers 1...

在当今数字化时代，人工智能（AI）系统正以前所未有的速度发展并广泛应用于各个领域，从自动驾驶汽车到医疗诊断，从智能助手到金融分析。然而，这些系统在带来便利的同时，也面临着严峻的安全挑战。美国国家标准与技术研究院（NIST）发布的《可信与负责任的人工智能》报告，聚焦于对抗性机器学习（AML）领域，旨在构建一个全面的概念分类体系，并明确相关术语定义，为保障人工智能系统的安全提供坚实的理论基础...

基本信息 原文标题：Hijacking Attacks against Retrieval-Augmented Large Language Models 原文作者：Yucheng Zhang, Qinfeng Li, Tianyu Du, Xuhong Zhang, Xinkui Zhao, Zhengwen Feng, Jianwei Yin 作者单位：浙江大学 关键词：检索...