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LLM-Attack-Prompt — Jailbreak,Prompt Leaks,Prompt Injection,Attacco LLM.Raccolta di prompt per attacchi a modelli linguistici di grandi dimensioni | Kitploit
Strumenti/GitHubGitHub/gmh5225/llm-attack-prompt
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GitHubgmh5225/llm-attack-prompt

LLM-Attack-Prompt

Jailbreak,Prompt Leaks,Prompt Injection,Attacco LLM.Raccolta di prompt per attacchi a modelli linguistici di grandi dimensioni

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5381 anno faNon ancora revisionato

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LLM-Attack-Prompt

Una raccolta completa di tecniche di attacco, prompt e materiali di ricerca sulla sicurezza relativi ai Large Language Model (LLM). Questo repository funge da risorsa centralizzata per comprendere e studiare i vari metodi utilizzati per sfruttare o aggirare i meccanismi di sicurezza degli LLM.

I più recenti metodi di injection e jailbreak per large language model, che puoi provare a verificare personalmente.

Panoramica

Questo repository contiene contenuti curati relativi a:

  • Jailbreak: Tecniche e prompt progettati per aggirare i filtri e le restrizioni di sicurezza degli LLM
  • Prompt Injection: Metodi per manipolare il comportamento degli LLM tramite prompt di input appositamente costruiti
  • Prompt Leaks: Strategie per estrarre system prompt e istruzioni interne
  • Vettori di attacco agli LLM: Varie vulnerabilità di sicurezza e tecniche di sfruttamento

Struttura del repository

  • jailbreaks/ - Raccolta di prompt e tecniche di jailbreak
  • prompt_injection/ - Esempi e metodi di attacco di prompt injection
  • system_prompt/ - Estrazione e analisi dei system prompt

Dati strutturati

Puoi visitare index.json per ottenere l'elenco completo dei dati e il corrispondente indirizzo del file. categories è la directory a cui appartiene il file.

{
  "update_time": "2025-06-20T14:01:00Z",
  "categories": {
    "jailbreaks": {
      "description": "LLM Jailbreaks",
      "count": 5,
      "files": [
        {
          "file_name": "directive_7.0_20250620.txt",
          "last_updated": "2025-06-20T10:14:09Z"
        },
        {
          "file_name": "recursive_mirror_20250620.txt",
          "last_updated": "2025-06-20T10:16:27Z"
        },
        {
          "file_name": "evil_writer_20250620.txt",
          "last_updated": "2025-06-20T10:01:11Z"
        },
        {
          "file_name": "sophia_20250620.txt",
          "last_updated": "2025-06-20T10:00:02Z"
        },
        {
          "file_name": "dan_20250619.txt",
          "last_updated": "2025-06-19T15:49:19Z"
        }
      ]
    },
    "prompt_injection": {
      "description": "Prompt Injection",
      "count": 2,
      "files": [
        {
          "file_name": "label_replacement_20250619.txt",
          "last_updated": "2025-06-19T15:34:28Z"
        },
        {
          "file_name": "ignore_previous_directions_20250619.txt",
          "last_updated": "2025-06-19T15:39:10Z"
        }
      ]
    },
    "system_prompt": {
      "description": "System Prompt",
      "count": 2,
      "files": [
        {
          "file_name": "safe_bot_20250620.txt",
          "last_updated": "2025-06-20T10:28:11Z"
        },
        {
          "file_name": "kali_gpt_20250619.txt",
          "last_updated": "2025-06-19T15:02:56Z"
        }
      ]
    }
  }
}

Scopo

Questa raccolta è destinata a:

  • Ricercatori di sicurezza che studiano le vulnerabilità degli LLM
  • Professionisti della sicurezza AI che sviluppano misure difensive
  • Sviluppatori che costruiscono applicazioni LLM più robuste
  • Scopi educativi per comprendere la sicurezza dell'AI

Disclaimer

Il contenuto di questo repository è fornito esclusivamente a scopo educativo e di ricerca. Gli utenti sono responsabili di garantire un uso etico e legale di questi materiali.


Parole chiave: Jailbreaks, Prompt Leaks, Prompt Injection, LLM Attack, AI Security, Large Language Models

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