AISafetyLab: Ein umfassendes Framework zur Bewertung und Verbesserung der KI-Sicherheit

AISafetyLab: A Comprehensive Framework for AI Safety Evaluation and Improvement

February 24, 2025

Autoren: Zhexin Zhang, Leqi Lei, Junxiao Yang, Xijie Huang, Yida Lu, Shiyao Cui, Renmiao Chen, Qinglin Zhang, Xinyuan Wang, Hao Wang, Hao Li, Xianqi Lei, Chengwei Pan, Lei Sha, Hongning Wang, Minlie Huang

cs.AI

Zusammenfassung

Da KI-Modelle zunehmend in verschiedenen realen Szenarien eingesetzt werden, bleibt die Gewährleistung ihrer Sicherheit eine kritische, jedoch noch unzureichend erforschte Herausforderung. Obwohl erhebliche Anstrengungen unternommen wurden, um die KI-Sicherheit zu bewerten und zu verbessern, stellen das Fehlen eines standardisierten Rahmens und eines umfassenden Toolkits erhebliche Hindernisse für systematische Forschung und praktische Anwendung dar. Um diese Lücke zu schließen, stellen wir AISafetyLab vor, ein einheitliches Framework und Toolkit, das repräsentative Angriffs-, Verteidigungs- und Bewertungsmethoden für die KI-Sicherheit integriert. AISafetyLab verfügt über eine intuitive Benutzeroberfläche, die es Entwicklern ermöglicht, verschiedene Techniken nahtlos anzuwenden, während gleichzeitig eine gut strukturierte und erweiterbare Codebasis für zukünftige Weiterentwicklungen gewährleistet wird. Zusätzlich führen wir empirische Studien an Vicuna durch, analysieren verschiedene Angriffs- und Verteidigungsstrategien und liefern wertvolle Einblicke in deren vergleichende Wirksamkeit. Um die fortlaufende Forschung und Entwicklung im Bereich der KI-Sicherheit zu fördern, ist AISafetyLab öffentlich unter https://github.com/thu-coai/AISafetyLab verfügbar, und wir sind bestrebt, es kontinuierlich zu pflegen und zu verbessern.

English

As AI models are increasingly deployed across diverse real-world scenarios, ensuring their safety remains a critical yet underexplored challenge. While substantial efforts have been made to evaluate and enhance AI safety, the lack of a standardized framework and comprehensive toolkit poses significant obstacles to systematic research and practical adoption. To bridge this gap, we introduce AISafetyLab, a unified framework and toolkit that integrates representative attack, defense, and evaluation methodologies for AI safety. AISafetyLab features an intuitive interface that enables developers to seamlessly apply various techniques while maintaining a well-structured and extensible codebase for future advancements. Additionally, we conduct empirical studies on Vicuna, analyzing different attack and defense strategies to provide valuable insights into their comparative effectiveness. To facilitate ongoing research and development in AI safety, AISafetyLab is publicly available at https://github.com/thu-coai/AISafetyLab, and we are committed to its continuous maintenance and improvement.