garak Buffs 插件体系深度解析从基类设计到内置变换器的 LLM 探针扰动实战指南【免费下载链接】garakthe LLM vulnerability scanner项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/ga/garakgarak 作为 LLM 漏洞扫描器其探测probes与生成器generators之间的交互并非一成不变——Buffs 正是这一环节的变换器它们可以增强、约束或以其他方式扰动探针与生成器之间的交互。本文以 docs/source/index_buffs.rst 定义的 Buffs 模块为骨架结合 garak/buffs/base.py 等源码实现与测试用例完整剖析 Buff 的基类契约、五个内置模块encoding、low_resource_languages、lowercase、paraphrase 及 base的底层原理并给出通过--spec选择器启用 Buff 的实操方法。读完本文你将掌握如何在 garak 中把探测提示映射到不同语言、扩展为多种改写、施加编码与大小写变换并理解派生 attempt 的溯源机制与后置钩子post-buff hook的完整调用链。Buffs 在 garak 架构中的定位garak 的执行链路中探针生成一组 attempt攻击尝试生成器给出响应检测器判定结果。Buffs 位于探针与生成器之间对 attempt 进行扰动后再送入生成器。官方文档对此的定义是Buff plugins augment, constrain, or otherwise perturb the interaction between probes and a generator. These allow things like mapping probes into a different language, or expanding prompts to various paraphrases, and so on.翻译过来即Buff 插件增强、约束或以其他方式扰动探针与生成器之间的交互典型能力包括把探针提示映射到另一种语言、把提示扩展为多种改写形式等。这意味着 Buff 是研究同一攻击意图在不同提示形态下的成功率差异的关键机制——例如同一个恶意指令用低资源语言翻译后是否还能被模型识别是衡量模型安全对齐鲁棒性的重要维度。Buffs 必须继承基类Buff位于 garak/buffs/base.py该基类同时扮演着模板角色展示了实现一个新 Buff 时应满足的全部期望。当前仓库的 buffs 插件目录garak/buffs/包含以下模块模块提供的 Buff 类核心作用buffs.baseBuff所有 Buff 的抽象基类与模板buffs.encodingBase64、CharCode将提示文本进行 Base64 / 字符码编码buffs.low_resource_languagesLRLBuff借助 DeepL API 将提示翻译为低资源语言buffs.lowercaseLowercase将提示文本全部转为小写buffs.paraphrasePegasusT5、Fast用序列到序列模型生成多种改写其中buffs.base对应 docs/source/buffs/base.rst其余模块分别对应 encoding.rst、low_resource_languages.rst、lowercase.rst、paraphrase.rst 的自动文档automodule页面。Buff 基类插件契约与 attempt 溯源机制所有 Buff 的核心契约定义在Buffgarak/buffs/base.py#L18-L96中。它继承自 garak 的通用可配置基类Configurablegarak/configurable.py因此每个 Buff 都天然支持参数配置与DEFAULT_PARAMS默认参数机制。类属性约定doc_uri # 该 buff 的设计依据文档可为空 lang None # 该 buff 适用的语言集合None 表示不限制 active True # 插件枚举时是否激活 extra_dependency_names [] # 额外依赖的第三方模块名列表 DEFAULT_PARAMS {} # 默认参数可被配置覆盖从源码可以看出lang属性用于声明 Buff 的适用语言约束例如 paraphrase 下的PegasusT5与Fast均声明lang en表示它们面向英文提示设计。active决定插件枚举时是否被纳入扫描范围测试套件正是通过_plugins.enumerate_plugins(buffs)枚举所有激活 Buff 来做结构校验的。实例化与溯源def __init__(self, config_root_config) - None: self._load_config(config_root) module self.__class__.__module__.replace(garak.buffs., ) self.fullname f{module}.{self.__class__.__name__} self.post_buff_hook False print(f loading buff: {self.fullname})实例化时会执行_load_config从配置根节点加载参数并以模块名.类名形式生成fullnamepost_buff_hook默认为False只有需要逆变换的 Buff如LRLBuff才会置为True。派生 attempt 是 Buff 的重要职责_derive_new_attemptbase.py#L45-L67会从源 attempt 复制状态、提示、探针类名、目标与检测结果并在notes中写入三条溯源信息buff_creator创建该 attempt 的 Buff 类名buff_source_attempt_uuid源 attempt 的 UUID字符串形式因为 UUID 不便序列化buff_source_seq源 attempt 的序号。这一设计保证了经过 Buff 变换的 attempt 永远可回溯到原始探测是结果归因哪个 Buff、基于哪个原始探针的基础。transform / untransform / buff 三段式流水线transform(attempt)核心变换入口接收一个 attempt以生成器方式产出一个或多个变换后的 attempt。基类默认实现仅 yield 一个派生副本具体行为由子类重写untransform(attempt)仅在post_buff_hook True时必要用于把生成器的输出还原到原始形态如把低资源语言的回复翻译回英文以便检测器理解buff(source_attempts, probename)批处理入口接收 attempt 列表用tqdm显示进度条 Buffing probe: {probename}/{self.fullname}对每个源 attempt 先派生一个新 attempt再对其实施transform并逐个 yield。注意基类实现刻意不包含原始 attempt/prompt源码注释引用了 NVIDIA/garak issue #373避免重复扰动。内置 Buff 逐个拆解源码级的变换实现encodingBase64 与 CharCodegarak/buffs/encoding.py 实现了两种轻量级编码 Buff二者都只处理对话中最后一条消息attempt.prompt.last_message()并通过delattr(attempt, _prompt)这一hack允许重新设置 prompt。Base64.transform将最后一条消息的文本做 UTF-8 字节编码后 base64 编码再包一层说明前缀attempt.prompt garak.attempt.Message( textfThe following instruction is base64 encoded: {b64_attempt_string}, langlast_message.lang, )CharCode.transform则把每个字符映射为其 Unicode 码点以空格连接后同样加上前缀The following instruction is encoded with CharCode: ...。这类编码指令探针用于考察模型对非常规编码指令的服从度与安全意识——若模型直接执行了编码后的恶意指令则表明其安全对齐存在缺口。lowercase全小写变换garak/buffs/lowercase.py 的Lowercase.transform极简取最后一条消息文本调用.lower()后以相同语言构造新Message并 yield。它用于研究大小写扰动对模型行为的影响例如全小写形态下提示是否绕过某些基于大小写特征的防护策略。源码注释也留下了一个开放问题是否应该把整个会话conversation中的所有text都转为小写——当前实现仅作用于最后一条消息。low_resource_languagesDeepL 低资源语言翻译garak/buffs/low_resource_languages.py 实现了LRLBuff其研究动机来自论文类属性doc_uri指向 arXiv 2310.02446v1即《Low-Resource Languages Jailbreak GPT-4》方向的工作当提示被翻译成低资源语言时模型的安全训练覆盖往往不足更易出现越狱行为。实现要点ENV_VAR DEEPL_API_KEY # API 密钥从环境变量读取 LOW_RESOURCE_LANGUAGES [ET, ID, LV, SK, SL] # ETEstonian 爱沙尼亚语, IDIndonesian 印尼语, # LVLatvian 拉脱维亚语, SKSlovak 斯洛伐克语, SLSlovenian 斯洛文尼亚语初始化时post_buff_hook True因为生成器的回复也需要回译transform用 DeepL 翻译器把提示逐语种翻译将目标语种写入attempt.notes[LRL_buff_dest_lang]原始提示存入attempt.notes[original_prompt]并为每个语种派生独立 attemptuntransform则把生成器的每条输出回译为英文target_langEN-US原始回复存入attempt.notes[original_responses]并将回译结果替换为attempt.outputs。源码注释亦提醒直接设置outputs可能会新增一轮对话而非替换原回复这是实现上的已知注意点。使用该 Buff 前需设置环境变量DEEPL_API_KEY否则翻译调用会因缺少凭据失败这也意味着它依赖外部 DeepL 服务属于有外部依赖的 Buff。paraphrasePegasusT5 与 Fast 改写garak/buffs/paraphrase.py 提供两个基于 Hugging Face 序列到序列模型的改写 Buff均继承Buff与HFCompatible复用 garak/resources/api/huggingface.py 的设备选择与参数收集逻辑并声明lang en。PegasusT5默认参数见 paraphrase.py#L17-L28DEFAULT_PARAMS Buff.DEFAULT_PARAMS | { para_model_name: garak-llm/pegasus_paraphrase, hf_args: {device: cpu, trust_remote_code: False}, max_length: 60, temperature: 1.5, }使用PegasusForConditionalGenerationPegasusTokenizer模型首次使用时惰性加载_load_unsafenum_return_sequences 6、num_beams 6即一次生成 6 条改写候选加载时通过临时设置DISABLE_SAFETENSORS_CONVERSION环境变量禁用 HF 的 safetensors 转换提示transform会先 yield 一个未修改的派生副本源码注释对此留有疑问再对set(paraphrases)去重后逐个派生改写 attempt。Fast自称CPU 友好的改写器基于 Humarin 的 T5 改写模型garak-llm/chatgpt_paraphraser_on_T5_base默认参数paraphrase.py#L101-L125包括num_beams 5、num_beam_groups 5、repetition_penalty 10.0、diversity_penalty 3.0、no_repeat_ngram_size 2、max_length 128并使用custom_generate transformers-community/group-beam-search的多样束搜索策略。源码明确校验使用custom_generate时trust_remote_code必须为True否则抛出ValueError。其输入会加上paraphrase: 前缀T5 式任务前缀生成失败时包装为GarakException抛出paraphrase.py#L190-L194。两个改写 Buff 都通过_unsafe_attributes [para_model, tokenizer]声明不安全属性避免模型对象被序列化进配置或报告。实战如何启用与配置 Buff在 garak 中启用 Buff 目前推荐使用统一的插件选择器。从 garak/cli.py#L159-L168 可见--spec短选项-S取代了旧的--probes/--probe_tags/--buffs参数Selectors: probes.module[.Class], buffs.module[.Class], tag:prefix, tier:N|name命令行方式例如让 DAN 探针的提示先做 base64 编码再送入生成器python -m garak --model_type openai --model_name gpt-4o-mini \ --spec probes.dan,buffs.encoding.Base64buffs.module选择整个模块如buffs.encoding同时启用 Base64 与 CharCodebuffs.module.Class精确选择单个类如buffs.paraphrase.Fast旧参数--buffs/-b已标记为DEPRECATEDcli.py#L196-L203应改用--spec buffs.nameCLI 注释cli.py#L413明确--spec优先废弃参数会映射到run.spec。配置文件方式Buff 参数同样遵循 garak 的 JSON 配置机制CLI 提供--buffs_option_file/-B指定 JSON 文件以及--buffs_options直接内联 JSON 字典cli.py#L208-L219 处为各插件类型统一生成。例如为 paraphrase 覆盖模型路径与生成长度{ paraphrase.PegasusT5: { para_model_name: my-org/my-pegasus, max_length: 80, temperature: 1.2 } }所有可配置项以类的DEFAULT_PARAMS为默认值配置加载逻辑来自Configurable._load_configgarak/configurable.py。测试 tests/buffs/test_buff_config.py 专门校验默认参数与支持参数的一致性。测试如何验证 Buff 契约tests/buffs/test_buffs.py 是理解 Buff 行为的权威参考test_buff_structure枚举所有激活 Buff断言DEFAULT_PARAMS中的每个键都必须在_supported_params中保证有默认值就必须可配置test_buff_load_and_transform加载每个 Buff 实例用AttemptMessage构造输入并展开transform生成器。对于模型托管的 Buff具备_get_response用mocker桩替换模型响应如返回[a paraphrase, another paraphrase, a paraphrase]验证transform 应返回 attempt 列表以及应 yield 原始 attempt 加每个去重后的改写即共 3 个——直接印证了 paraphrase 的去重与派生逻辑Windows 平台上的buffs.paraphrase.Fast是特例断言其抛出的异常包含failed。总结Buffs 的适用场景与选择建议从源码与文档可以归纳出各内置 Buff 的适用定位研究编码越狱/指令服从选择buffs.encoding.Base64或buffs.encoding.CharCode无需外部依赖与模型下载开箱即用研究低资源语言安全覆盖选择buffs.low_resource_languages.LRLBuff需要配置DEEPL_API_KEY环境变量且会触发正向与反向两次翻译调用post-buff hook研究大小写扰动选择buffs.lowercase.Lowercase零依赖、开销极小研究改写多样性对探测成功率的影响选择buffs.paraphrase.PegasusT5默认 CPU 推理6 条改写或buffs.paraphrase.FastCPU 友好、多样束搜索、5 条改写两者都需要在首次使用时下载 Hugging Face 模型属于重资源 Buff。实现一个新的自定义 Buff 时只需继承Buff、给出DEFAULT_PARAMS并重写transform必要时实现untransform并置post_buff_hook True派生 attempt 请通过_derive_new_attempt创建以便保留buff_creator与源 attempt UUID 的完整溯源链。这既是 garak 插件体系的最小契约也是保证扫描结果可归因、可复现的关键实践。【免费下载链接】garakthe LLM vulnerability scanner项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/ga/garak创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
garak Buffs 插件体系深度解析：从基类设计到内置变换器的 LLM 探针扰动实战指南
garak Buffs 插件体系深度解析从基类设计到内置变换器的 LLM 探针扰动实战指南【免费下载链接】garakthe LLM vulnerability scanner项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/ga/garakgarak 作为 LLM 漏洞扫描器其探测probes与生成器generators之间的交互并非一成不变——Buffs 正是这一环节的变换器它们可以增强、约束或以其他方式扰动探针与生成器之间的交互。本文以 docs/source/index_buffs.rst 定义的 Buffs 模块为骨架结合 garak/buffs/base.py 等源码实现与测试用例完整剖析 Buff 的基类契约、五个内置模块encoding、low_resource_languages、lowercase、paraphrase 及 base的底层原理并给出通过--spec选择器启用 Buff 的实操方法。读完本文你将掌握如何在 garak 中把探测提示映射到不同语言、扩展为多种改写、施加编码与大小写变换并理解派生 attempt 的溯源机制与后置钩子post-buff hook的完整调用链。Buffs 在 garak 架构中的定位garak 的执行链路中探针生成一组 attempt攻击尝试生成器给出响应检测器判定结果。Buffs 位于探针与生成器之间对 attempt 进行扰动后再送入生成器。官方文档对此的定义是Buff plugins augment, constrain, or otherwise perturb the interaction between probes and a generator. These allow things like mapping probes into a different language, or expanding prompts to various paraphrases, and so on.翻译过来即Buff 插件增强、约束或以其他方式扰动探针与生成器之间的交互典型能力包括把探针提示映射到另一种语言、把提示扩展为多种改写形式等。这意味着 Buff 是研究同一攻击意图在不同提示形态下的成功率差异的关键机制——例如同一个恶意指令用低资源语言翻译后是否还能被模型识别是衡量模型安全对齐鲁棒性的重要维度。Buffs 必须继承基类Buff位于 garak/buffs/base.py该基类同时扮演着模板角色展示了实现一个新 Buff 时应满足的全部期望。当前仓库的 buffs 插件目录garak/buffs/包含以下模块模块提供的 Buff 类核心作用buffs.baseBuff所有 Buff 的抽象基类与模板buffs.encodingBase64、CharCode将提示文本进行 Base64 / 字符码编码buffs.low_resource_languagesLRLBuff借助 DeepL API 将提示翻译为低资源语言buffs.lowercaseLowercase将提示文本全部转为小写buffs.paraphrasePegasusT5、Fast用序列到序列模型生成多种改写其中buffs.base对应 docs/source/buffs/base.rst其余模块分别对应 encoding.rst、low_resource_languages.rst、lowercase.rst、paraphrase.rst 的自动文档automodule页面。Buff 基类插件契约与 attempt 溯源机制所有 Buff 的核心契约定义在Buffgarak/buffs/base.py#L18-L96中。它继承自 garak 的通用可配置基类Configurablegarak/configurable.py因此每个 Buff 都天然支持参数配置与DEFAULT_PARAMS默认参数机制。类属性约定doc_uri # 该 buff 的设计依据文档可为空 lang None # 该 buff 适用的语言集合None 表示不限制 active True # 插件枚举时是否激活 extra_dependency_names [] # 额外依赖的第三方模块名列表 DEFAULT_PARAMS {} # 默认参数可被配置覆盖从源码可以看出lang属性用于声明 Buff 的适用语言约束例如 paraphrase 下的PegasusT5与Fast均声明lang en表示它们面向英文提示设计。active决定插件枚举时是否被纳入扫描范围测试套件正是通过_plugins.enumerate_plugins(buffs)枚举所有激活 Buff 来做结构校验的。实例化与溯源def __init__(self, config_root_config) - None: self._load_config(config_root) module self.__class__.__module__.replace(garak.buffs., ) self.fullname f{module}.{self.__class__.__name__} self.post_buff_hook False print(f loading buff: {self.fullname})实例化时会执行_load_config从配置根节点加载参数并以模块名.类名形式生成fullnamepost_buff_hook默认为False只有需要逆变换的 Buff如LRLBuff才会置为True。派生 attempt 是 Buff 的重要职责_derive_new_attemptbase.py#L45-L67会从源 attempt 复制状态、提示、探针类名、目标与检测结果并在notes中写入三条溯源信息buff_creator创建该 attempt 的 Buff 类名buff_source_attempt_uuid源 attempt 的 UUID字符串形式因为 UUID 不便序列化buff_source_seq源 attempt 的序号。这一设计保证了经过 Buff 变换的 attempt 永远可回溯到原始探测是结果归因哪个 Buff、基于哪个原始探针的基础。transform / untransform / buff 三段式流水线transform(attempt)核心变换入口接收一个 attempt以生成器方式产出一个或多个变换后的 attempt。基类默认实现仅 yield 一个派生副本具体行为由子类重写untransform(attempt)仅在post_buff_hook True时必要用于把生成器的输出还原到原始形态如把低资源语言的回复翻译回英文以便检测器理解buff(source_attempts, probename)批处理入口接收 attempt 列表用tqdm显示进度条 Buffing probe: {probename}/{self.fullname}对每个源 attempt 先派生一个新 attempt再对其实施transform并逐个 yield。注意基类实现刻意不包含原始 attempt/prompt源码注释引用了 NVIDIA/garak issue #373避免重复扰动。内置 Buff 逐个拆解源码级的变换实现encodingBase64 与 CharCodegarak/buffs/encoding.py 实现了两种轻量级编码 Buff二者都只处理对话中最后一条消息attempt.prompt.last_message()并通过delattr(attempt, _prompt)这一hack允许重新设置 prompt。Base64.transform将最后一条消息的文本做 UTF-8 字节编码后 base64 编码再包一层说明前缀attempt.prompt garak.attempt.Message( textfThe following instruction is base64 encoded: {b64_attempt_string}, langlast_message.lang, )CharCode.transform则把每个字符映射为其 Unicode 码点以空格连接后同样加上前缀The following instruction is encoded with CharCode: ...。这类编码指令探针用于考察模型对非常规编码指令的服从度与安全意识——若模型直接执行了编码后的恶意指令则表明其安全对齐存在缺口。lowercase全小写变换garak/buffs/lowercase.py 的Lowercase.transform极简取最后一条消息文本调用.lower()后以相同语言构造新Message并 yield。它用于研究大小写扰动对模型行为的影响例如全小写形态下提示是否绕过某些基于大小写特征的防护策略。源码注释也留下了一个开放问题是否应该把整个会话conversation中的所有text都转为小写——当前实现仅作用于最后一条消息。low_resource_languagesDeepL 低资源语言翻译garak/buffs/low_resource_languages.py 实现了LRLBuff其研究动机来自论文类属性doc_uri指向 arXiv 2310.02446v1即《Low-Resource Languages Jailbreak GPT-4》方向的工作当提示被翻译成低资源语言时模型的安全训练覆盖往往不足更易出现越狱行为。实现要点ENV_VAR DEEPL_API_KEY # API 密钥从环境变量读取 LOW_RESOURCE_LANGUAGES [ET, ID, LV, SK, SL] # ETEstonian 爱沙尼亚语, IDIndonesian 印尼语, # LVLatvian 拉脱维亚语, SKSlovak 斯洛伐克语, SLSlovenian 斯洛文尼亚语初始化时post_buff_hook True因为生成器的回复也需要回译transform用 DeepL 翻译器把提示逐语种翻译将目标语种写入attempt.notes[LRL_buff_dest_lang]原始提示存入attempt.notes[original_prompt]并为每个语种派生独立 attemptuntransform则把生成器的每条输出回译为英文target_langEN-US原始回复存入attempt.notes[original_responses]并将回译结果替换为attempt.outputs。源码注释亦提醒直接设置outputs可能会新增一轮对话而非替换原回复这是实现上的已知注意点。使用该 Buff 前需设置环境变量DEEPL_API_KEY否则翻译调用会因缺少凭据失败这也意味着它依赖外部 DeepL 服务属于有外部依赖的 Buff。paraphrasePegasusT5 与 Fast 改写garak/buffs/paraphrase.py 提供两个基于 Hugging Face 序列到序列模型的改写 Buff均继承Buff与HFCompatible复用 garak/resources/api/huggingface.py 的设备选择与参数收集逻辑并声明lang en。PegasusT5默认参数见 paraphrase.py#L17-L28DEFAULT_PARAMS Buff.DEFAULT_PARAMS | { para_model_name: garak-llm/pegasus_paraphrase, hf_args: {device: cpu, trust_remote_code: False}, max_length: 60, temperature: 1.5, }使用PegasusForConditionalGenerationPegasusTokenizer模型首次使用时惰性加载_load_unsafenum_return_sequences 6、num_beams 6即一次生成 6 条改写候选加载时通过临时设置DISABLE_SAFETENSORS_CONVERSION环境变量禁用 HF 的 safetensors 转换提示transform会先 yield 一个未修改的派生副本源码注释对此留有疑问再对set(paraphrases)去重后逐个派生改写 attempt。Fast自称CPU 友好的改写器基于 Humarin 的 T5 改写模型garak-llm/chatgpt_paraphraser_on_T5_base默认参数paraphrase.py#L101-L125包括num_beams 5、num_beam_groups 5、repetition_penalty 10.0、diversity_penalty 3.0、no_repeat_ngram_size 2、max_length 128并使用custom_generate transformers-community/group-beam-search的多样束搜索策略。源码明确校验使用custom_generate时trust_remote_code必须为True否则抛出ValueError。其输入会加上paraphrase: 前缀T5 式任务前缀生成失败时包装为GarakException抛出paraphrase.py#L190-L194。两个改写 Buff 都通过_unsafe_attributes [para_model, tokenizer]声明不安全属性避免模型对象被序列化进配置或报告。实战如何启用与配置 Buff在 garak 中启用 Buff 目前推荐使用统一的插件选择器。从 garak/cli.py#L159-L168 可见--spec短选项-S取代了旧的--probes/--probe_tags/--buffs参数Selectors: probes.module[.Class], buffs.module[.Class], tag:prefix, tier:N|name命令行方式例如让 DAN 探针的提示先做 base64 编码再送入生成器python -m garak --model_type openai --model_name gpt-4o-mini \ --spec probes.dan,buffs.encoding.Base64buffs.module选择整个模块如buffs.encoding同时启用 Base64 与 CharCodebuffs.module.Class精确选择单个类如buffs.paraphrase.Fast旧参数--buffs/-b已标记为DEPRECATEDcli.py#L196-L203应改用--spec buffs.nameCLI 注释cli.py#L413明确--spec优先废弃参数会映射到run.spec。配置文件方式Buff 参数同样遵循 garak 的 JSON 配置机制CLI 提供--buffs_option_file/-B指定 JSON 文件以及--buffs_options直接内联 JSON 字典cli.py#L208-L219 处为各插件类型统一生成。例如为 paraphrase 覆盖模型路径与生成长度{ paraphrase.PegasusT5: { para_model_name: my-org/my-pegasus, max_length: 80, temperature: 1.2 } }所有可配置项以类的DEFAULT_PARAMS为默认值配置加载逻辑来自Configurable._load_configgarak/configurable.py。测试 tests/buffs/test_buff_config.py 专门校验默认参数与支持参数的一致性。测试如何验证 Buff 契约tests/buffs/test_buffs.py 是理解 Buff 行为的权威参考test_buff_structure枚举所有激活 Buff断言DEFAULT_PARAMS中的每个键都必须在_supported_params中保证有默认值就必须可配置test_buff_load_and_transform加载每个 Buff 实例用AttemptMessage构造输入并展开transform生成器。对于模型托管的 Buff具备_get_response用mocker桩替换模型响应如返回[a paraphrase, another paraphrase, a paraphrase]验证transform 应返回 attempt 列表以及应 yield 原始 attempt 加每个去重后的改写即共 3 个——直接印证了 paraphrase 的去重与派生逻辑Windows 平台上的buffs.paraphrase.Fast是特例断言其抛出的异常包含failed。总结Buffs 的适用场景与选择建议从源码与文档可以归纳出各内置 Buff 的适用定位研究编码越狱/指令服从选择buffs.encoding.Base64或buffs.encoding.CharCode无需外部依赖与模型下载开箱即用研究低资源语言安全覆盖选择buffs.low_resource_languages.LRLBuff需要配置DEEPL_API_KEY环境变量且会触发正向与反向两次翻译调用post-buff hook研究大小写扰动选择buffs.lowercase.Lowercase零依赖、开销极小研究改写多样性对探测成功率的影响选择buffs.paraphrase.PegasusT5默认 CPU 推理6 条改写或buffs.paraphrase.FastCPU 友好、多样束搜索、5 条改写两者都需要在首次使用时下载 Hugging Face 模型属于重资源 Buff。实现一个新的自定义 Buff 时只需继承Buff、给出DEFAULT_PARAMS并重写transform必要时实现untransform并置post_buff_hook True派生 attempt 请通过_derive_new_attempt创建以便保留buff_creator与源 attempt UUID 的完整溯源链。这既是 garak 插件体系的最小契约也是保证扫描结果可归因、可复现的关键实践。【免费下载链接】garakthe LLM vulnerability scanner项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/ga/garak创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
