Awesome LM SSP

Awesome-LM-Ssp

Einführung

Die Ressourcen im Zusammenhang mit der Vertrauenswürdigkeit großer Modelle (LMS) über mehrere Dimensionen hinweg (z. B. Sicherheit, Sicherheit und Privatsphäre) mit einem besonderen Schwerpunkt auf multimodalem LMS (z. B. Modelle für Visionsprachen und Diffusionsmodelle).

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Titel	Link	Code	Veranstaltungsort	Einstufung	Modell	Kommentar
aa	Arxiv	Github	BB'23	A1. Jailbreak	Llm	Agent

Nachricht

• [2024.08.17] Wir haben 34 verwandte Papiere von ACL'24 gesammelt!
• [2024.05.13] Wir haben 7 verwandte Papiere von S & P'24 gesammelt!
• [2024.04.27] Wir haben die Kategorien angepasst.
• [2024.01.20] Wir haben 3 verwandte Papiere von NDSS'24 gesammelt!
• [2024.01.17] Wir haben 108 verwandte Papiere von ICLR'24 gesammelt!
• [2024.01.09] LM-SSP wird veröffentlicht!

Sammlungen

• Buch (2)
• Wettbewerb (5)
• Rangliste (3)
• Toolkit (10)
• Umfrage (32)
• Papier (1288)
  • A. Sicherheit (712)
    • A0. General (17)
    • A1. Jailbreak (285)
    • A2. Ausrichtung (75)
    • A3. Deepfake (57)
    • A4. Ethik (5)
    • A5. Fairness (54)
    • A6. Halluzination (109)
    • A7. Schnelle Injektion (42)
    • A8. Toxizität (68)
  • B. Sicherheit (198)
    • B0. General (7)
    • B1. Gegnere Beispiele (83)
    • B2. Gift & Backdoor (95)
    • B3. System (13)
  • C. Privatsphäre (378)
    • C0. General (28)
    • C1. Kontamination (13)
    • C2. Urheberrecht (131)
    • C3. Datenrekonstruktion (44)
    • C4. Inferenzangriffe der Mitgliedschaft (34)
    • C5. Modellextraktion (10)
    • C6. Datenschutzberechnung (70)
    • C7. Eigentumsschlüsseangriffe (3)
    • C8. Ablernung (45)

Sterngeschichte

Anerkennung

• Organisatoren: Tianshuo Cong (丛天硕), Xinlei He (何新磊), Zhengyu Zhao (赵正宇), Yugeng Liu (刘禹更), Delong Ran (冉德龙)

• Dieses Projekt ist inspiriert von LLM Security, Awesome LLM Security, LLM Security & Privacy, UR2-LlMS, PLMPAPERS, EvaluationPaper4Chatgpt