使用自动生成奖励和多步强化学习进行多样化和有效红队测试的方法官网 – AI模型红队测试的多样化攻击生成方法

该项目是一种用于AI模型红队测试的方法，通过生成多样化的攻击目标和设计强化学习模型来创建有效攻击，并利用基于规则的奖励机制（RBRs）评估攻击效果。它旨在发现模型的罕见失败并生成可用于训练或评估的挑战性示例。该方法特别适用于提示注入攻击和安全越狱等场景。

使用自动生成奖励和多步强化学习进行多样化和有效红队测试的方法的特点:

1. 使用大型语言模型（LLM）生成多样化的攻击目标
2. 训练强化学习（RL）模型以生成有效攻击
3. 利用基于规则的奖励机制（RBRs）评估攻击效果
4. 采用多步RL增强攻击的多样性

使用自动生成奖励和多步强化学习进行多样化和有效红队测试的方法的功能:

1. 用于发现AI模型的漏洞，特别是提示注入攻击和安全越狱
2. 生成多样且有效的攻击以测试模型的鲁棒性
3. 提供代码供用户下载并应用于自己的AI模型测试
4. 适合研究人员和开发者进行AI模型的安全评估和改进

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