主要探讨大语言模型的越狱攻击，阐述其研究背景、意义，历史与现状。而后涉及 EnDec和 ActorAttack 算法讲解，包含算法简介，以及算法的具体流程，通过实验对比展示其性能，总结了各自算法的特点、贡献与不足，展望未来发展方向。
大语言模型越狱攻击-贺晨阳-2024.12.1原创文章，作者：bfs，如若转载，请注明出处：https://www.isclab.org.cn/2024/12/19/%e5%a4%a7%e8%af%ad%e8%a8%80%e6%a8%a1%e5%9e%8b%e7%9a%84%e8%b6%8a%e7%8b%b1%e6%94%bb%e5%87%bb/
该报告系统探讨了基于黑盒扫描的Web应用漏洞挖掘技术。报告重点分析了两项前沿工作：YuraScanner利用大语言模型（LLM）理解网站功能并自主执行任务流，以探索传统扫描器难以触…
在机器学习（ML）和人工智能（AI）时代，保护隐私的数据分析至关重要，在这个时代，一个可用性强的数据集可以提供比优化算法更高的收益。然而现有机制无法提供足够的隐私保障阻碍了自然语言…
联邦学习（Federated Learning）在2016年由谷歌最先提出，其设计目标是在保障大数据交换时的信息安全、保护终端数据和个人数据隐私、保证合法合规的前提下，在多参与方或…
CSRF（Cross-site request forgery）全称跨站请求伪造，是利用受害者尚未失效的身份…
传递闭包：在数学上的定义——在集合X上的二元关系R的传递闭包是包含R的X上的最小传递关系。其中定义域是数据集X，而运算关系是必须具有传递性，这里的最小传递关系指的是包含所有可达路径…
本次报告对文本数据的脱敏方法展开介绍，介绍了目前常用的文本数据脱敏方法，重点讲解了文本数据泛化脱敏的基本概念，详细阐述了文本泛化脱敏方法和文本差分隐私噪声扰动脱敏方法，最后对比了文…
HTTP 协议本身并不复杂，理解起来也不会花费太多学习成本，但很多前端工程师常常忽视了 HTTP 协议这部分基础内容。实际上，如果想要在专业技术道路上走得更坚实，绝对不能绕开学习 …
智能模型的不确定性是模型内生脆弱性问题的重要表征之一，反映了模型对输入数据预测结果的可信程度，包含了对数据和模型两方面缺陷的量化估计。本次报告介绍了模型不确定性估计工作基本概念，讲…
网络协议逆向技术是指根据网络流量数据包进行静态分析，推断其所属协议的字段信息、报文格式、交互模式等信息。针对互联网中存在的大量未知（私有）协议进行逆向分析，发现潜在安全漏洞，对维护…
网络嵌入（Network Embedding）是针对网络中节点进行特征学习的一项新兴的研究任务，它旨在将网络中的节点表示成低维、实值、稠密的向量形式，使得得到的向量形式可以在向量空…
