Telegram Group & Telegram Channel
Часто ли мы видим интересные таксономии или хорошие документы, предназначенные для тестировщиков моделей?

Наверное нет, так как вопрос сложно прорабатываемый на самом деле. А особенно сложно найти документ, который бы описывал не только техники атаки, но и уклонения от защитных классификаторов, а также информацию для тестирования MlOps инфры.

💡Недавно я нашёл что-то похожее в репозитории Arcanum Prompt Injection Taxonomy.

Таксономия ориентирована на практическое использование. Она построена по принципу трёхуровневой классификации, отвечающей на три ключевых вопроса:

1.ЗАЧЕМ? (Attack Intents) - Какие цели преследует атакующий?
2.КАК? (Attack Techniques) - Какими методами достигаются эти цели?
3.КАК СКРЫТЬ? (Attack Evasions) - Как обойти системы обнаружения?


Такой подход при построении таксономии позволяет систематически анализировать угрозы с разных точек зрения.

Блок с интентами рассказывает о конкретных категориях мотиваций, которые может достичь атакующий – это может быть «утечка системного промпта, перечисление инструментов/API доступных к модели, а также деструктивных и социальных мотиваций для того, чтобы реализовать атаку.

Дальше – техники, тут 18 техник для реализации промпт-атак. Например, можно составлять промпт-инъекцию с множеством вложенных структур или заставить имитировать LLM роль интерпретатора или системы – всё это может быть применимо при реализации атаки или джейлбрейка из статьи/датасета, особенно если оно не работает изначально.😵

Потом, список методов уклонения от цензоров. Большой список, тут и про кодирование текста, и про сокрытие текста в emoji, фонетические замены и вымышленные языки – да, да всем этим можно сокрыть ваш промпт, чтобы обойти простой классификатор, не удивляйтесь. 😮

А также есть отдельный блок – Экосистема.

Тут приведена таблица, где описаны MLOPS решения, их известные порты, заголовки http, методы аутентификации и известные CVE(список пополняется, но не ссылками на эксплоиты). Что мне очень сильно понравилось. Где ещё найти такой лист с готовой информацией об инфре?

Есть и чек-листы для защиты, опросники, а также перечень проб – промпты которые вы можете закинуть в модель для тестирования промпт-инъекций.

Ну и самое интересное – это их майнд-карта, которая есть в репозитории с визуализацией всего что у них имеется – приложу ниже в png, в репозитории – xmind файл. В карте есть ссылки на исследования.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM



group-telegram.com/pwnai/945
Create:
Last Update:

Часто ли мы видим интересные таксономии или хорошие документы, предназначенные для тестировщиков моделей?

Наверное нет, так как вопрос сложно прорабатываемый на самом деле. А особенно сложно найти документ, который бы описывал не только техники атаки, но и уклонения от защитных классификаторов, а также информацию для тестирования MlOps инфры.

💡Недавно я нашёл что-то похожее в репозитории Arcanum Prompt Injection Taxonomy.

Таксономия ориентирована на практическое использование. Она построена по принципу трёхуровневой классификации, отвечающей на три ключевых вопроса:

1.ЗАЧЕМ? (Attack Intents) - Какие цели преследует атакующий?
2.КАК? (Attack Techniques) - Какими методами достигаются эти цели?
3.КАК СКРЫТЬ? (Attack Evasions) - Как обойти системы обнаружения?


Такой подход при построении таксономии позволяет систематически анализировать угрозы с разных точек зрения.

Блок с интентами рассказывает о конкретных категориях мотиваций, которые может достичь атакующий – это может быть «утечка системного промпта, перечисление инструментов/API доступных к модели, а также деструктивных и социальных мотиваций для того, чтобы реализовать атаку.

Дальше – техники, тут 18 техник для реализации промпт-атак. Например, можно составлять промпт-инъекцию с множеством вложенных структур или заставить имитировать LLM роль интерпретатора или системы – всё это может быть применимо при реализации атаки или джейлбрейка из статьи/датасета, особенно если оно не работает изначально.😵

Потом, список методов уклонения от цензоров. Большой список, тут и про кодирование текста, и про сокрытие текста в emoji, фонетические замены и вымышленные языки – да, да всем этим можно сокрыть ваш промпт, чтобы обойти простой классификатор, не удивляйтесь. 😮

А также есть отдельный блок – Экосистема.

Тут приведена таблица, где описаны MLOPS решения, их известные порты, заголовки http, методы аутентификации и известные CVE(список пополняется, но не ссылками на эксплоиты). Что мне очень сильно понравилось. Где ещё найти такой лист с готовой информацией об инфре?

Есть и чек-листы для защиты, опросники, а также перечень проб – промпты которые вы можете закинуть в модель для тестирования промпт-инъекций.

Ну и самое интересное – это их майнд-карта, которая есть в репозитории с визуализацией всего что у них имеется – приложу ниже в png, в репозитории – xmind файл. В карте есть ссылки на исследования.

BY PWN AI







Share with your friend now:
group-telegram.com/pwnai/945

View MORE
Open in Telegram


Telegram | DID YOU KNOW?

Date: |

The next bit isn’t clear, but Durov reportedly claimed that his resignation, dated March 21st, was an April Fools’ prank. TechCrunch implies that it was a matter of principle, but it’s hard to be clear on the wheres, whos and whys. Similarly, on April 17th, the Moscow Times quoted Durov as saying that he quit the company after being pressured to reveal account details about Ukrainians protesting the then-president Viktor Yanukovych. Just days after Russia invaded Ukraine, Durov wrote that Telegram was "increasingly becoming a source of unverified information," and he worried about the app being used to "incite ethnic hatred." Pavel Durov, a billionaire who embraces an all-black wardrobe and is often compared to the character Neo from "the Matrix," funds Telegram through his personal wealth and debt financing. And despite being one of the world's most popular tech companies, Telegram reportedly has only about 30 employees who defer to Durov for most major decisions about the platform. These administrators had built substantial positions in these scrips prior to the circulation of recommendations and offloaded their positions subsequent to rise in price of these scrips, making significant profits at the expense of unsuspecting investors, Sebi noted. The regulator said it has been undertaking several campaigns to educate the investors to be vigilant while taking investment decisions based on stock tips.
from us


Telegram PWN AI
FROM American