awesome_LLM-harmful-fine-tuning-papers

一页看全有害微调攻防论文,快速摸清 LLM 安全风险

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署 评测安全 🍴 复刻 7 👀 关注 7
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 254
维护状态 维护中
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 论文与开源资源,免费获取

项目预览

awesome_LLM-harmful-fine-tuning-papers 项目界面预览图
图片来源:GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类评测安全
开发团队git-disl
定价模式🏷️完全免费
价格说明论文与开源资源,免费获取
访问状态🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署
是否开源是
技术栈/模型alignment,attack,defense,emergent,fine-tuning,finetuning,harmful,llms,malicious,misalignment,safety,survey
GitHub 星标★ 254
上线时间2024-09-04 00:00:00
代码更新2026-09-06
仓库体积4.4 MB
本站数据更新2026-11-04
维护状态维护中
收录时间2026-09-15
浏览次数1

项目介绍

这是一个聚焦大语言模型有害微调攻击的论文综述仓库,对应一篇被 ACM Computing Surveys 收录的综述文章。它系统整理了 harmful fine-tuning 这一安全威胁的研究脉络:攻击者仅用少量恶意或有害数据对已对齐模型做微调,就能绕过安全对齐、诱发模型输出有害内容或产生 misalignment 行为。仓库按攻击、防御、评测、涌现现象等主题归类相关论文,帮助研究者快速定位该方向的关键工作与空白。核心价值在于把分散在多个会议和预印本中的成果集中成可检索的清单,为安全对齐、红队测试和模型发布前的风险评估提供参考。适合做 LLM 安全、对齐与微调方向的研究者、安全工程师和需要评估模型微调风险的团队作为文献入口。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化,观测越久曲线越完整

数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-09-15 · 当前星标 ★ 254

核心亮点

  • 按攻击、防御、评测等主题分类整理,便于按方向检索文献
  • 对应 ACM CSUR 综述,覆盖面和研究脉络相对系统
  • 聚焦 harmful fine-tuning 这一具体威胁,比泛安全清单更垂直

不足之处

  • 本质是论文列表,缺少代码实现和可复现实验
  • 更新依赖维护者,新论文收录可能滞后

适用场景

  • 调研 LLM 微调安全风险的文献综述写作
  • 为模型发布前设计有害微调红队测试方案
  • 安全对齐方向研究生快速入门该子领域

替代项目

awesome-llm-security、Awesome-LLM-Safety、LLM-Attacks

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