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LLM誘導型ファジング:より広いカバレッジ、より少ない無意味なクラッシュ
Gwaihir CLI で AFL++ と LLM 生成のシードを組み合わせ、初期バリデーションのクラッシュに溺れることなく複雑なパーサーをファズする方法。
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LLM-निर्देशित फ़ज़िंग: अधिक कवरेज, कम बेकार क्रैश
हमने Gwaihir CLI में AFL++ को LLM द्वारा उत्पन्न seeds के साथ कैसे जोड़ा ताकि जटिल parsers को fuzz किया जा सके बिना प्रारंभिक validation crashes में डूबे।
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LLM-Guided Fuzzing: More Coverage, Fewer Silly Crashes
How we combined AFL++ with LLM-generated seeds in Gwaihir CLI to fuzz complex parsers without drowning in initial validation crashes.
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الاختبار العشوائي الموجَّه بواسطة LLM: تغطية أكبر، أعطال غبية أقل
كيف جمعنا بين AFL++ والبذور المولَّدة بواسطة LLM في Gwaihir CLI لاختبار محللات معقدة دون أن نغرق في أعطال التحقق الأولية.
red-team
Agentic 系统中的 prompt injection 防御
我们如何保护 Gandalf、Gwaihir 和 Beorn 免受隐藏在横幅、writeup 和 DNS 响应中的 payload 的攻击。instruction hierarchy、Spotlighting、StruQ 和我们的 Sentinel。
red-team
Agentic システムにおける prompt injection 防御
banner、writeup、DNS 応答に隠された payload から Gandalf、Gwaihir、Beorn をどのように守るか。instruction hierarchy、Spotlighting、StruQ、そして我々の Sentinel。
red-team
Agentic सिस्टम में prompt injection से बचाव
हम Gandalf, Gwaihir और Beorn को banners, writeups और DNS responses में छिपे payloads से कैसे बचाते हैं। instruction hierarchy, Spotlighting, StruQ और हमारा Sentinel।
red-team
Prompt Injection Defense in Agentic Systems
How we defend Gandalf, Gwaihir and Beorn from payloads hidden in banners, writeups and DNS responses. Instruction hierarchy, Spotlighting, StruQ and our Sentinel.
red-team
الدفاع ضد prompt injection في الأنظمة الـ Agentic
كيف ندافع عن Gandalf و Gwaihir و Beorn من payloads مخفية في banners و writeups واستجابات DNS. instruction hierarchy و Spotlighting و StruQ و Sentinel الخاص بنا.
ai-ml
面向攻击型代理的 Constitutional AI
我们如何将 Constitutional AI 和 RLAIF 应用于 Gandalf CLI,使我们的攻击型代理能够自行拒绝超出范围的操作,而不必依赖手动的提示词工程。
ai-ml
攻撃エージェントのための Constitutional AI
手動のプロンプトエンジニアリングに頼ることなく、私たちの攻撃エージェントが自らスコープ外のアクションを拒否できるよう、Gandalf CLI に Constitutional AI と RLAIF をどのように適用したか。
ai-ml
आक्रामक एजेंट्स के लिए Constitutional AI
हमने Gandalf CLI में Constitutional AI और RLAIF कैसे लागू किया ताकि हमारे आक्रामक एजेंट्स मैनुअल प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग पर निर्भर हुए बिना, स्कोप से बाहर की क्रियाओं को स्वयं अस्वीकार कर सकें।