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deberta-v3-base-prompt-injection

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DeBERTa-v3提示注入检测模型实现99.99%准确率

该提示注入检测模型基于DeBERTa-v3架构，通过多个数据集训练后可精确识别正常和注入提示。模型在评估集上实现99.99%的准确率，支持Transformers、ONNX和Langchain等框架集成，为LLM提供可靠的安全防护。开发者可通过Python接口轻松使用该模型，增强AI系统对提示注入攻击的防御能力。

prompt injection机器学习Huggingface安全开源项目模型Github文本分类DeBERTa-v3
GitHubHugging Face文档

项目概述

这是一个基于DeBERTa-v3-base模型微调的提示注入检测模型，由Laiyer.ai团队开发。该模型专门用于识别和防范提示注入攻击，能够将输入文本分类为正常提示（0）或注入提示（1）两种类别。

模型特点

该模型在评估集上取得了优异的性能表现：

  • 准确率达到99.99%
  • 召回率为99.97%
  • 精确率为99.98%
  • F1分数为99.98%

这些数据表明模型在识别提示注入方面具有极高的可靠性。

应用场景

该模型主要应用于以下场景：

  • AI系统的安全防护
  • 文本输入的安全检查
  • 防范恶意提示注入攻击
  • LLM系统的安全性增强

使用方法

模型提供了多种使用方式：

  1. 通过Transformers库直接使用：
  • 支持CPU和GPU环境
  • 可以轻松集成到现有的Python项目中
  1. 使用ONNX优化版本：
  • 提供更好的性能优化
  • 适合生产环境部署
  1. 与Langchain框架集成：
  • 可以无缝接入Langchain项目
  • 提供完整的文档支持

技术细节

模型训练采用以下配置：

  • 学习率：2e-05
  • 训练批次大小：8
  • 验证批次大小：8
  • 训练轮数：3轮
  • 优化器：Adam
  • 线性学习率调度器

训练数据集包含约30%的提示注入样本和70%的正常提示样本，确保模型能够全面学习不同类型的输入特征。

社区支持

项目提供活跃的Slack社区支持：

  • 可获取技术支持
  • 与维护者和用户交流
  • 参与LLM安全相关讨论
  • 分享使用经验和建议

版本说明

该项目已有新版本发布：deberta-v3-base-prompt-injection-v2，建议用户使用最新版本以获得更好的性能和功能支持。模型采用Apache 2.0许可证，支持商业使用。

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