对抗性提示词生成与密码文本分析数据集AdversarialPromptGeneration-CipheredTextAnalysisDataset-noob456
数据来源：互联网公开数据
标签：对抗样本, 密码学, 自然语言处理, 文本生成, 安全研究, 文本转换, 恶意提示词, 数据分析
数据概述：
该数据集包含由noob456项目生成的对抗性提示词及其对应的密码文本，旨在研究和评估大型语言模型（LLM）在面对经过加密或特殊处理的恶意输入时的安全性。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态文本数据集使用。
地理范围：数据涵盖全球范围内的语言模型安全相关的文本内容。
数据维度：数据集包含两个主要字段：“Base Prompt”（原始提示词，即基础输入）和“Ciphered Prompts”（经过不同密码算法处理后的提示词）。
数据格式：CSV格式，包含多种编码方式生成的密码文本，如上下文操纵、ASCII码、摩斯密码、Unicode编码、凯撒密码、Albert编码和自编码等。
来源信息：数据来源于noob456项目，经过了多种密码算法处理，旨在模拟对LLM的攻击。
该数据集适合用于安全研究、对抗样本生成和密码文本分析等领域。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于自然语言处理、机器学习安全和密码学交叉领域的学术研究，如LLM的鲁棒性评估、对抗样本生成、恶意文本检测等。
行业应用：为人工智能安全行业提供数据支持，尤其适用于开发更安全的LLM、构建对抗性攻击检测系统、改进文本过滤机制。
决策支持：支持企业和组织在部署LLM时进行风险评估，帮助制定更有效的安全策略，防范潜在的恶意输入。
教育和培训：作为人工智能安全、密码学和自然语言处理课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解LLM的安全性问题和对抗攻击方法。
此数据集特别适合用于探索不同密码算法对LLM的影响，评估模型在面对各种编码方式时的表现，并研究如何提高LLM的安全性，防范潜在的恶意攻击。
