# fuzzing
標記為「fuzzing」的 8 篇文章
AI Exploit 開發
對抗後綴生成、無梯度最佳化、規避 WAF 之注入 payload,以及對 AI 系統之 fuzzing 框架。
紅隊自動化
大規模自動化 AI 紅隊的框架與工具,涵蓋 CART 管線、越獄模糊測試、回歸測試與持續監控。
對 LLM 應用進行 Fuzzing
將 fuzzing 方法套用於 LLM 應用,包括以文法為基礎、以突變為基礎與覆蓋導引取徑。
LLM 安全邊界模糊測試
建立文法式模糊測試器、越獄的演化搜尋、ASR 測量,以及自動化安全邊界繪製。
Lab: Build an AI Fuzzing Harness
Create a systematic fuzzing framework for testing LLM boundaries, generating and mutating inputs to discover unexpected model behaviors and safety edge cases.
Lab: Introduction to LLM Fuzzing
學習 the basics of fuzzing LLM inputs by mutating prompts to discover unexpected behaviors and edge cases.
API Parameter Fuzzing for LLMs
Systematically fuzz LLM API parameters to discover unexpected behaviors與bypasses.
Burp Suite for AI APIs
Using Burp Suite to intercept, analyze, and fuzz LLM API calls: proxy setup, intercepting streaming responses, parameter fuzzing with Intruder, and building custom extensions for AI-specific testing.