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发布基于真实攻击日志的LLM提示词注入评测仓库

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AI 综述

Geloos 在 GitHub 发布开源仓库 llm_benchmark，将越狱提示词注入真实 MITRE ATT&CK 攻击日志，让本地 LLM 判断每条日志是攻击还是正常流量，以此测量提示词注入的攻击成功率（ASR）：模型给出"正常"判定即代表注入生效。分类任务通过 Ollama 运行三个本地模型（gpt-oss:20b、llama3.1:8b、gemma3:12b），需提前拉取这些模型。实验含 plain、hex、--dovsdofs、--ob 四类，每轮用 5 个 seed（42–46）重复，比较低、中两档温度下的平均 ASR 与 95% 区间，其中 plain 实验使用 10 个类别的 47 种注入。

AI 根据报道生成 · 14 小时前更新

最新进展10月26日 19:27

Geloos/llm_benchmark：基于真实 MITRE ATT&CK 攻击日志的 LLM 提示词注入评测仓库

报道时间线

沿着报道，了解事件的不同侧面。

10月26日

19:27
GitHub · 灵魂体仓库
Geloos/llm_benchmark：基于真实 MITRE ATT&CK 攻击日志的 LLM 提示词注入评测仓库
GitHub 仓库 Geloos/llm_benchmark 将越狱提示词注入真实 MITRE ATT&CK 攻击日志，让本地 LLM（通过 Ollama 运行 gpt-oss:20b、llama3.1:8b、gemma3:12b）判断日志是攻击还是正常流量，以此计算攻击成功率（ASR）。每条日志都是真实攻击，模型给出"正常"判定即代表注入生效。实验含 plain、hex、--dovsdofs、--ob 四类，每轮用 5 个 seed（42–46）重复，比较低/中两档温度下的平均 ASR 与 95% 区间，plain 实验使用 10 个类别的 47 种注入。

本事件热度走势

可比范围当前: 7
可比范围峰值: 1010月26日 20:00
近 24 小时变化: –

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