Efetividade vs. Custo Computacional: Uma proposta para análise de ataques de sufixo adversarial GCG e nanoGCG - Bunn, Carlos D. S; Corrêa, Matheus R. S.; Miers, Charles C. (Anais da Escola Regional de Alto Desempenho da Região Sul (ERAD-RS); 2026: Anais da XXVI Escola Regional de Alto Desempenho da Região Sul, 2026)
Com a adoção de Large Language Models (LLMs) em tarefas cotidianas, é necessário avaliar os riscos de segurança e conformidades de desempenho. Analisar estes sistemas é essencial para verificar seu alinhamento às diretrizes regulatórias. Este artigo apresenta uma proposta de análise comparativa entre os métodos de ataque adversarial baseados em sufixo Greedy Coordinate Gradients (GCGs) e nanoGCGs (nanoGCGs), mensurando custo computacional e efetividade adversarial no ambiente Python Risk Identification Tool (PyRIT) por meio de métricas como tempo de execução, consumo de memória e taxa de sucesso de ataque.