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Awesome-LM-SSP

Awesome-LM-SSP

大模型可信度资源汇总，涵盖安全、隐私与多模态模型

本页面提供与大模型（LMs）可信度相关的多维度资源，特别是多模态大模型（如视觉语言模型和扩散模型）。用户可浏览资源分类、最新更新和资源推荐提交方式，适合研究人员和开发者了解大模型在安全性和隐私保护等方面的研究进展。

Awesome-LM-SSP信任度多模态模型安全性隐私Github开源项目
访问官网GitHub论文文档

项目介绍：Awesome-LM-SSP

概述

Awesome-LM-SSP 是一个专注于大型模型（LMs）在可信度方面的多维度资源合集，尤其是涉及多模态的大型模型，诸如视觉-语言模型和扩散模型等。这个项目现阶段正在进行中，目前主要通过人工收集方式整合相关资源。

特色标签

项目根据不同模型和应用的特性，设置了丰富的标签系统：

  • 模型类型：

    • LLM（大型语言模型）
    • VLM（视觉-语言模型）
    • SLM（语音-语言模型）
    • Diffusion（扩散模型）

  • 注释类别：

    • Benchmark：基准测试
    • New dataset：新数据集
    • Agent：代理
    • CodeGen：代码生成
    • Defense：防御
    • RAG：随机访问生成
    • Chinese：中文

  • 发布平台：

    • conference：会议
    • blog：博客
    • OpenAI
    • Meta AI

资源推荐

项目接受资源推荐，如果有相关资源可以通过 GitHub Issues 提交建议。提交格式需要包括标题、链接、代码、发布平台、分类、模型和注释等信息。

最新动态

  • 2024年8月17日：从 ACL'24 收集了 34 篇相关论文。
  • 2024年5月13日：从 S&P'24 收集了 7 篇相关论文。
  • 2024年4月27日：调整了类别分类。
  • 2024年1月20日：从 NDSS'24 收集了 3 篇相关论文。
  • 2024年1月17日：从 ICLR'24 收集了 108 篇相关论文。
  • 2024年1月9日：LM-SSP 正式发布！

资源收集

项目包含了广泛的资源类别，包括：

  • 书籍、竞赛、排行榜、工具包和调查
  • 论文总计1211篇，涵盖安全性、安全性和隐私等方面：
    • 安全性（676篇），如一般安全、越狱、对齐、深度伪造、伦理、公平性、幻觉、提示注入、毒性等子分类。
    • 安全性（184篇），包括对抗示例、毒性与后门、系统等主题。
    • 隐私性（351篇），涉及污染、版权、数据重建、成员推断攻击、模型提取、隐私保护计算、属性推断攻击、遗忘等。

项目感谢

项目由以下组织者发起：丛天硕、何新磊、赵正宇、刘禹更、冉德龙。此外，项目受到了诸如 LLM Security 和 PLMpapers 等项目的启发。

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