自動化されたLLMレッドティーミングに学習層が追加される
大規模言語モデルの自動化されたレッドティーミングは、過去2年間で親しみのあるパターンで安定している。攻撃者モデルはターゲットモデルに対するジェイルブレイク試行を生成し、評価者が結果をスコア付けし、サイクルが繰り返される。 2つのアプローチが支配的である。1つは攻撃者に試行錯誤を通じて戦略を発明するよ
大規模言語モデルの自動化されたレッドティーミングは、過去2年間で親しみのあるパターンで安定している。攻撃者モデルはターゲットモデルに対するジェイルブレイク試行を生成し、評価者が結果をスコア付けし、サイクルが繰り返される。 2つのアプローチが支配的である。1つは攻撃者に試行錯誤を通じて戦略を発明するよ
EvilMistは、クラウドセキュリティ設定監査、クラウドペネトレーションテスト...
ProfileHoundは、マシン上のドメインユーザープロファイルを見つけること...
OpenAIは、企業がAIシステムの開発中に脆弱性を特定し、修正するのに役立つ人...
この買収は、エンタープライズワークフローに展開される前にLLMをテストして保護す...
モデル性能の急速な向上により、OpenAIの内部計画が変わったと、同社は水曜日に...