Awesome LM SSP

Awesome-lm-ssp

Introdução

Os recursos relacionados à confiabilidade de grandes modelos (LMS) em várias dimensões (por exemplo, segurança, segurança e privacidade), com um foco especial no LMS multimodal (por exemplo, modelos de linguagem de visão e modelos de difusão).

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Título	Link	Código	Local	Classificação	Modelo	Comentário
aa	arxiv	Github	BB'23	A1. Fuga de presos	Llm	Agente

Notícias

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• [2024.05.13] Coletamos 7 trabalhos relacionados da S&P'24!
• [2024.04.27] Ajustamos as categorias.
• [2024.01.20] Coletamos 3 trabalhos relacionados do nsSS'24!
• [2024.01.17] Coletamos 108 artigos relacionados da ICLR'24!
• [2024.01.09] O LM-SSP é lançado!

Coleções

• Livro (2)
• Competição (5)
• Tabela de classificação (3)
• Kit de ferramentas (10)
• Pesquisa (32)
• Papel (1288)
  • A. Segurança (712)
    • A0. Geral (17)
    • A1. Jailbreak (285)
    • A2. Alinhamento (75)
    • A3. Deepfake (57)
    • A4. Ética (5)
    • A5. Justiça (54)
    • A6. Hallucination (109)
    • A7. Injeção imediata (42)
    • A8. Toxicidade (68)
  • B. Segurança (198)
    • B0. Geral (7)
    • B1. Exemplos adversários (83)
    • B2. Poison & Backdoor (95)
    • B3. Sistema (13)
  • C. Privacidade (378)
    • C0. Geral (28)
    • C1. Contaminação (13)
    • C2. Direitos autorais (131)
    • C3. Reconstrução de dados (44)
    • C4. Ataques de inferência de associação (34)
    • C5. Extração de modelo (10)
    • C6. Computação de preservação de privacidade (70)
    • C7. Ataques de inferência da propriedade (3)
    • C8. Desaprendendo (45)

História da estrela

Reconhecimento

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

• Este projeto é inspirado em LLM Security, Awesome LLM Security, LLM Security & Privacy, UR2-Llms, Plmpapers, avaliaçãoPapers4Chatgpt