Awesome-LM-SSP: 大型模型安全、隐私与可信性研究的综合资源库

Awesome-LM-SSP: 推动大型模型安全与可信发展的开源宝库

在人工智能快速发展的今天,大型语言模型(LLM)和多模态模型正在各个领域掀起革命性变革。然而,随着这些强大模型的广泛应用,其安全性、隐私保护和可信性等问题也日益凸显。为了应对这些挑战,来自清华大学计算机科学与技术系的研究团队创建了Awesome-LM-SSP项目,旨在为学术界和产业界提供一个全面的资源库,汇集了大型模型安全、隐私与可信性研究的最新进展。

项目概览

Awesome-LM-SSP是一个开源的GitHub仓库,专注于收集与大型模型可信性相关的多个维度(如安全性、隐私保护等)的研究资源,特别关注多模态大型模型(如视觉-语言模型和扩散模型)。该项目目前已收录超过1000篇相关论文,涵盖了从安全性到隐私保护的广泛主题,为研究人员和开发者提供了宝贵的参考资料。

项目特色

1. 全面的资源分类: Awesome-LM-SSP将收集的资源分为三大类:安全性、隐私保护和系统安全,每个大类下又细分多个子类,方便用户快速定位所需信息。

2. 持续更新: 项目团队定期从顶级会议和期刊中收集最新论文,确保资源库始终保持最新状态。例如,最近更新包括来自ACL'24、S&P'24、NDSS'24和ICLR'24等重要会议的论文。

3. 多样化的资源类型: 除了学术论文,项目还收集了相关书籍、竞赛信息、评测榜单和工具包等多种类型的资源,为用户提供全方位的参考。

4. 开放协作: 项目欢迎社区成员通过GitHub Issues推荐相关资源,促进知识共享和交流。

资源分类详解

Awesome-LM-SSP项目将收集的资源主要分为以下几个大类:

1. 安全性(Safety)

   • 包括一般安全性、越狱攻击、对齐、深度伪造、伦理、公平性、幻觉、提示注入和毒性等子类。

2. 隐私保护(Privacy)

   • 涵盖一般隐私、数据污染、版权、数据重构、成员推理攻击、模型提取、隐私保护计算、属性推理攻击和遗忘学习等方面。

3. 系统安全(Security)

   • 包括一般安全、对抗样本、投毒和后门攻击以及系统安全等子类。

除了论文资源,项目还收集了:

• 相关书籍(1本)
• 竞赛信息(5个)
• 评测榜单(3个)
• 工具包(9个)
• 综述论文(30篇)

这种细致的分类体系使得研究人员和开发者能够快速找到他们感兴趣的特定主题,大大提高了资源利用效率。

项目影响力

自2024年1月9日正式发布以来,Awesome-LM-SSP项目在GitHub上已获得近700颗星标,42次分支,反映出学术界和产业界对该资源库的高度认可和广泛关注。项目的Star历史图显示,其受欢迎程度呈现稳步上升趋势,预示着未来可能会吸引更多关注和贡献。

项目团队与致谢

Awesome-LM-SSP项目由清华大学计算机科学与技术系的多位研究人员共同维护,包括丛天硕、何新磊、赵正宇、刘禹更和冉德龙等。项目的灵感来源于多个相关领域的优秀资源集合,如LLM Security、Awesome LLM Security、LLM Security & Privacy等,体现了学术界在推动AI安全与隐私研究方面的协作精神。

结语

在AI技术日新月异的今天,确保大型模型的安全性、隐私保护和可信性变得越来越重要。Awesome-LM-SSP项目为研究人员、开发者和政策制定者提供了一个宝贵的知识库,有助于推动AI技术的负责任发展。随着项目的不断更新和完善,它有望成为推动大型模型安全与可信研究的重要平台,为构建更安全、更可靠的AI生态系统做出贡献。

无论您是AI安全领域的研究人员、开发人员,还是对这一领域感兴趣的学习者,Awesome-LM-SSP项目都值得您深入探索。通过访问GitHub仓库,您可以获取最新的研究资源,参与讨论,甚至为这个不断成长的知识库贡献自己的力量。让我们共同努力,推动AI技术向着更安全、更可信的方向发展!