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LLM-SECURITY-PROMPTS大模型提示词攻击测评基准

LLM-SECURITY-PROMPTS 是一个评估大模型安全围栏防护提示词攻击的基准，目的是用于评测和提升大模型的安全性，将模型的输出与人类的价值观对齐。

免责声明: 本代码库包含一些有害语言的示例，建议读者自行判断，本代码库仅供研究之用，严禁任何滥用行为。

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数据概述

本项目数据来源于攻击算法生成以及网络收集，涵盖18种攻击类型，共计2000条攻击数据和1000条正常样本数据。

数据分布

类型	数量
ArtPrompt	100
ReNeLLM	100
JBC	100
GPTFuzz	100
Cipher	100
Autodan	100
Cold	100
TensePast	100
CodeChameleon	100
DrAttack	100
DSN	100
PAP	100
Deepinception	100
Adaptive	100
GCG	100
PAIR	100
ICA	100
Tap	100
Multilingual	50
DRA	50
Jailbroken	100
Normal	1000

更新

2025/07/14 LLM-SECURITY-PROMPTS(v0.1)上线了，将持续更新！ 🎉🎉🎉

攻击类型

类型	注释	是否包含
Adaptive	采用自适应提示模板，针对模型特定漏洞进行攻击。	✅
ArtPrompt	利用大语言模型解析ASCII艺术图的缺陷发起攻击。	✅
AutoDAN	采用新型分层遗传算法，自动生成隐蔽越狱指令。	✅
Cipher	通过角色扮演诱导模型释放潜在风险能力。	✅
Deep Inception	通过拟真虚拟场景的轻量级权威诱导策略实施攻击。	✅
DRA	通过隐蔽指令诱导模型重构恶意内容。	✅
DrAttack	通过语义分解与上下文学习重构攻击指令。	✅
GCG	基于模型梯度自动生成对抗性后缀攻击。	✅
GPTFuzzer	通过模糊测试框架自动生成越狱模板。	✅
Multilingual	通过多语言构造对抗性提示实施攻击。	✅
PAIR	通过黑盒攻击模式，利用攻击者大语言模型迭代生成并优化目标模型的越狱指令。	✅
Past Tense	通过过去时态重构恶意请求实施攻击。	✅
ReNeLLM	通过指令重写与场景嵌套，利用大语言模型自动生成越狱提示。	✅
TAP	采用思维树推理剪枝策略自动生成越狱指令。	✅
PAP	这种攻击通过基于社会科学研究的说服技巧分类体系，将普通的有害查询转换为说服性对抗性提示，诱导 LLM 违反既定的安全策略或指令，生成本不应产生的有害内容。	✅
Cold	LLM 攻击中的 COLD 是指基于能量的约束解码攻击（Energy - based Constrained Decoding with Langevin Dynamics）。这是一种高效的可控文本生成算法，可用于统一和自动化越狱提示生成，能绕过模型的安全机制，使 LLM 输出攻击者想要的内容。	✅
DSN	（Don’t Say No）是一种针对大型语言模型（LLM）的 “越狱” 攻击手法。它通过精心设计提示，促使 LLM 不仅生成肯定响应，还抑制其拒绝回答的可能性，从而引导模型生成有害或违反规则的内容。	✅

数据集链接