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PyRIT：生成式AI的风险守护者
随着人工智能的飞速发展，大型语言模型（LLM）逐渐成为各界关注的焦点。然而，这些模型在生成内容时，有时会存在误导性、偏见或有害信息，这让许多人对其潜在风险感到担忧。安全专家和机器学习工程师迫切需要一个工具，能够系统地评估LLM及其应用的鲁棒性。
目前，尽管已有一些尝试来应对生成式AI的风险，但这些解决方案往往依赖于手动操作，缺乏一个全面的评估框架。这一现状导致LLM端点的安全性无法得到有效评估和改善。为了填补这一空白，PyRIT——一个专为生成式AI设计的Python风险识别工具应运而生，旨在提供一个开放、自动化的评估框架。
PyRIT采用了一种前瞻性的方法，通过自动化AI红队任务来评估LLM的安全性。红队任务，即模拟攻击，旨在识别系统中的安全漏洞。在PyRIT的框架下，这意味着用各种提示来挑战LLM，以评估其响应并发现潜在风险。这一工具让安全专家和研究人员可以专注于处理复杂的任务，如识别滥用或隐私损害，而PyRIT则负责红队活动的自动化执行。
PyRIT的核心组件包括目标、数据集、评分引擎、攻击策略和记忆模块。目标组件代表被测试的LLM，数据集提供了用于测试的多样化提示。评分引擎负责评估LLM的响应，攻击策略则概述了探测LLM的方法。记忆模块则记录并保存测试期间的所有对话，为后续分析提供数据支持。
值得一提的是，PyRIT采用了一种独特的“自问”方法。它不仅向LLM请求响应，还收集有关提示内容的额外信息。这些额外信息被用于各种分类任务，帮助确定LLM端点的总体得分，从而更全面地评估其鲁棒性。
通过一系列指标，PyRIT展示了它在评估LLM鲁棒性方面的强大能力。这些指标将风险分为不同的伤害类别，如虚构、滥用和禁止内容。这为研究人员提供了一个基准，使他们能够了解模型的性能，并跟踪任何可能的退化或改进。此外，该工具支持单轮和多轮的攻击场景，为红队活动提供了多样化的方法。
总的来说，PyRIT满足了对一个全面、自动化框架的迫切需求，为评估生成式AI模型的安全性提供了有力支持。通过简化红队过程并提供详细的评估指标，它使研究人员和工程师能够主动识别和减轻潜在风险，确保LLM在各种应用中实现负责任的开发和部署。
