Awesome-LLM-Red-Teaming

一站式收集 LLM 红队测试资源,快速上手安全攻防

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署 开源模型 🍴 复刻 29 🐛 待处理 13 👀 关注 1
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 148
维护状态 低维护
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源项目,MIT许可证,完全免费,无付费版本。

项目预览

Awesome-LLM-Red-Teaming 项目界面预览图
图片来源:GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类开源模型
开发团队user1342
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目,MIT许可证,完全免费,无付费版本。
访问状态🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署
是否开源是
开源协议MIT
技术栈/模型ai,artificial-intelligence,computer-security,large-language-models,llm,machine-learning,ml,penetration-testing,red-team-tools,red-teaming,reverse-engineering,vulnerabilit-research,vulnerability-assessment
GitHub 星标★ 148
上线时间2024-11-11 00:00:00
代码更新2025-09-04
仓库体积698 KB
本站数据更新2026-11-09
维护状态低维护
收录时间2026-08-09
浏览次数3

项目介绍

Awesome-LLM-Red-Teaming 是一个精选资源列表,专注于大语言模型(LLM)的红队测试领域。它系统整理了相关的训练材料、研究论文、工具和最佳实践,帮助安全研究人员和开发者了解如何对 LLM 进行对抗性攻击与防御。该项目解决了 LLM 安全评估中缺乏系统性指南的问题,提供了从提示注入、越狱攻击到模型鲁棒性测试的完整知识框架。核心能力包括资源分类导航、工具索引和实战案例汇总,适合作为入门 LLM 安全领域的起点。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化,观测越久曲线越完整

数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 148

核心亮点

  • 资源分类清晰,涵盖训练、工具、论文等维度,便于快速定位
  • 紧跟前沿,收录最新的红队测试方法和对抗攻击案例
  • 社区驱动,持续更新,适合作为 LLM 安全领域的入门导航

不足之处

  • 项目处于早期,星标数少,内容覆盖可能不够全面
  • 文档/社区待观察

适用场景

  • 安全研究员入门 LLM 红队测试时查找资料
  • 开发者为 LLM 应用做安全评估时寻找工具
  • 教育者设计 AI 安全课程时参考案例

替代项目

Awesome-LLM-Security、LLM-Attack-and-Defense、Awesome-AI-Security

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