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CIPHER：针对伦理研究者的网络安全智能渗透测试助手
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原文中文，约600字，阅读约需2分钟。
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内容提要
大型语言模型引入新的安全风险，缺乏综合评估套件来衡量和减少这些风险。提出了BenchmarkName，用于量化LLM安全风险和能力的新型基准。评估了多种最先进的LLMs，结果显示消除攻击风险的条件仍未解决。建议使用False Refusal Rate（FRR）来量化安全效用权衡。量化了LLMs在网络攻击有用性风险和自动化核心网络安全任务方面的效用。代码开源可用于评估其他LLMs。
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关键要点
- 大型语言模型引入新的安全风险，缺乏综合评估套件。
- 提出BenchmarkName，用于量化LLM安全风险和能力的新型基准。
- 介绍了提示注入和代码解释器滥用两个新领域的测试。
- 评估了多种最先进的LLMs，结果显示消除攻击风险的条件尚未解决。
- 所有测试模型在提示注入测试中显示出26%到41%的成功率。
- 引入安全效用权衡，LLM拒绝不安全提示可能导致错误拒绝良性提示。
- 建议使用False Refusal Rate（FRR）来量化安全效用权衡。
- 量化网络攻击有用性风险的FRR，许多LLMs能够成功拒绝不安全请求。
- 量化LLMs在自动化核心网络安全任务方面的效用，发现具有编码能力的模型表现更好。
- 代码开源，可用于评估其他LLMs。
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