LLM 시스템에서 탈옥 프롬프트를 탐지하고 방어하기 위한 하이브리드 규칙 기반 및 기계 학습 프레임워크를 소개하는 튜토리얼이 있습니다. 이 프레임워크는 정책 회피 프롬프트를 안전하게 처리할 수 있도록 구축되었습니다. 실제 공격과 양성 예제를 생성하고, 규칙 기반 신호를 TF-IDF 기능과 결합하여 회피 프롬프트를 차단하지 않고도 합법적인 요청을 차단할 수 있는 간결하고 해석 가능한 분류기를 만들었습니다. 평가 지표를 설명하고, 이 프레임워크의 효과를 설명합니다. 자세한 내용은 링크를 참고하세요.

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