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ProtectAI LLM Guard
ProtectAI LLM Guard
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大型语言模型应用安全：新风险与缓解策略
利用大型语言模型（LLM）的应用程序的安全性日益受到关注，因为它们引入了传统网络漏洞之外的新攻击向量。LLM 将所有输入（包括用户提示和检索到的数据）都作为 token 进行处理，使其容易受到提示注入以及指令和用户内容之间的混淆。开发人员必须将所有模型输出视为不可信，并对其进行严格验证，强制执行严格的允许列表操作，并最大限度地减少发送给模型提供商的敏感数据。此外，代理应用程序需要仔细的访问控制和监控，以防止滥用和管理成本。
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LLM防护栏工具的延迟-召回率权衡评估
一项最新分析比较了六种LLM防护栏工具，评估了它们在检测提示注入和其他安全威胁方面的延迟和召回率。研究发现，像Future AGI的fi.evals扫描器这样的工具在速度方面表现出色，运行时间不到10毫秒，适合在生产环境的代理上内联使用。其他工具，如Lakera Guard，提供了一种低成本的托管解决方案，而Meta的Llama Guard和NVIDIA的NeMo Guardrails则为自托管部署提供了灵活性。关键的启示是，选择防护…