Awesome LM SSP

Awesome-LM-SSP

Introducción

Los recursos relacionados con la confiabilidad de los modelos grandes (LM) en múltiples dimensiones (por ejemplo, seguridad, seguridad y privacidad), con un enfoque especial en LMS multimodal (por ejemplo, modelos en idioma de visión y modelos de difusión).

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Título	Enlace	Código	Evento	Clasificación	Modelo	Comentario
Automóvil club británico	arxiv	github	BB'23	A1. Fuga	LLM	Agente

Noticias

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• [2024.04.27] Ajustamos las categorías.
• [2024.01.20] Recolectamos 3 documentos relacionados de NDSS'24!
• [2024.01.17] Recolectamos 108 documentos relacionados de ICLR'24!
• [2024.01.09] ¡Se lanza LM-SSP!

Colecciones

• Libro (2)
• Competencia (5)
• Tabla de clasificación (3)
• Kit de herramientas (10)
• Encuesta (32)
• Papel (1288)
  • A. Seguridad (712)
    • A0. General (17)
    • A1. Jailbreak (285)
    • A2. Alineación (75)
    • A3. Deepfake (57)
    • A4. Ética (5)
    • A5. Justicia (54)
    • A6. Alucinación (109)
    • A7. Inyección rápida (42)
    • A8. Toxicidad (68)
  • B. Seguridad (198)
    • B0. General (7)
    • B1. Ejemplos adversos (83)
    • B2. Poison & Backdoor (95)
    • B3. Sistema (13)
  • C. Privacidad (378)
    • C0. General (28)
    • C1. Contaminación (13)
    • C2. Copyright (131)
    • C3. Reconstrucción de datos (44)
    • C4. Ataques de inferencia de membresía (34)
    • C5. Extracción de modelo (10)
    • C6. Computación de preservación de la privacidad (70)
    • C7. Ataques de inferencia de la propiedad (3)
    • C8. Desaprendizaje (45)

Historia de la estrella

Reconocimiento

• Organizadores: 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)

• Este proyecto está inspirado en LLM Security, Awesome LLM Security, LLM Security & Privacy, UR2-LLMS, PLMPAPERS, EvaluationPapers4ChatGPT