最近，有研究人员指出，Meta 的 Prompt-Guard-86M 在处理一些特殊输入时显得不堪一击。例如，当输入 “Ignore previous instructions” 并在字母之间加上空格，Prompt-Guard-86M 竟然会乖乖地忽视先前的指令。这项发现是由一位名叫 Aman Priyanshu 的漏洞猎人提出的，他在分析 Meta 模型和微软的基准模型时，发现了...
Meta 的 PromptGuard-86M 模型，旨在保护大型语言模型（LLM）免受越狱和对抗性示例攻击，却被发现容易受到一种简单漏洞的影响，成功率高达 99.8%。而方法极其简单，即通过去除标点符号并在恶意提示中插入空格，导致 PromptGuard 几乎总是将这些提示误分类为无害。研究人员还开发了一个 Python 函数来自动格式化提示以...
IT之家 7 月 31 日消息，Meta 公司上周在发布 Llama 3.1 AI 模型的同时，还发布了 Prompt-Guard-86M 模型，主要帮助开发人员检测并响应提示词注入和越狱输入。IT之家在这里简要补充下背景知识：提示词注入（prompt injection）：将恶意或非预期内容添加到提示中，以劫持语言模型的输出。提示泄露和越狱实际上是...
提示词越狱(prompt jailbreaks):绕过安全和审查功能。 不过根据科技媒体 theregister 报道,这个防止 AI 提示词注入和越狱的模型,本身也存在漏洞,用户只需要通过空格键就能绕过 Meta 的 AI 安全系统。 企业人工智能应用安全商店 Robust Intelligence 的漏洞猎人阿曼・普里扬舒(Aman Priyanshu)分析 Meta 的 Prompt-Guard-...
攻击成功率从3%到接近100%,利用空格键可绕过Meta AI模型安全系统 IT之家 7 月 31 日消息,Meta 公司上周在发布 Llama 3.1 AI 模型的同时,还发布了 Prompt-Guard-86M 模型,主要帮助开发人员检测并响应提示词注入和越狱输入。 IT之家在这里简要补充下背景知识: 提示词注入(prompt injection):将恶意或非预期内容...
Meta用于防范AI提示词注入攻击的模型,被提示词注入攻击了!所谓提示词注入攻击,就是运用特定的提示词与LLM对话,让其生成有害内容或访问LLM的基本配置。那么,这个模型是如何被注入攻击的呢?方法非常简单,只是加几个空格就行。被攻击的这个模型,是与Llama-3.1同期发布的Prompt-Guard-86M,专门用于防御有害和不安全的...
这包括数据过滤、模型微调和系统级安全防护等。同时，meta还鼓励开发者在部署Llama 3.3时采取必要的安全措施，如使用Llama Guard 3、Prompt Guard和Code Shield等工具，以确保模型的负责任使用。这些措施不仅保护了用户的隐私和数据安全，也提升了模型的社会责任感和可信度。
这意味着，用户只需一行命令，就能轻松启动一个强大的Agentic系统。excluded_categories: []disable_input_check: Falsedisable_output_check: Falseprompt_guard_shield:model_dir: Use this config to change the sampling params when interacting with an agent instancesampling_params:temperature: 0.0strategy: "...
具体来说，Llama 3的亮点和特性概括如下：基于超过15T token训练，大小相当于Llama 2数据集的7倍还多；训练效率比Llama 2高3倍；支持8K长文本，改进的tokenizer具有128K token的词汇量，可实现更好的性能；在大量重要基准测试中均具有最先进性能；增强的推理和代码能力；安全性有重大突破，带有Llama Guard 2、Code ...
这包括数据过滤、模型微调和系统级安全防护等。同时,meta还鼓励开发者在部署Llama 3.3时采取必要的安全措施,如使用Llama Guard 3、Prompt Guard和Code Shield等工具,以确保模型的负责任使用。这些措施不仅保护了用户的隐私和数据安全,也提升了模型的社会责任感和可信度。