测试 LLM 应用的安全漏洞至关重要，因为在公共基准上表现良好的模型在实际应用场景中可能会失败。这些失败可能源于提示格式漂移、上下文污染或允许模型绕过安全措施的工具/代理循环。开发人员应使用 Garak 或 PyRIT 等工具构建本地评估工具，并定义与其应用相关的特定威胁模型，以捕获特定领域的漏洞。 AI
影响 强调了通用 LLM 安全基准的局限性，并提倡进行自定义的、特定于应用程序的测试，以确保稳健的行为安全。
排序理由 文章讨论了评估 LLM 安全的方法和工具，属于人工智能能力和安全研究的范畴。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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