tensor-trust 是评测安全领域的开源项目，由 HumanCompatibleAI 开发，2023 年首次发布。
它收录于评测安全分类，该分类目前共有 458 个项目，GitHub 星标数为 78。
项目已超过三个月没有代码更新，维护节奏明显放缓，最近一次代码更新于 2026-09-19。完全免费，无付费版本。
它主要面向的使用场景是：学术研究：构建对抗性提示数据集。同类可对比的替代方案包括 garak、PromptInject、TextAttack。
GitHub 星标
★ 78
维护状态
低维护
是否开源
是
定价模式
free
项目数据
分类开源模型
开发团队HumanCompatibleAI
所属国家
定价模式free
价格说明开源项目，完全免费，无付费版本。
访问状态
是否开源是
开源协议BSD-2-Clause
主要语言Python
技术栈/模型ctf,django,game,htmx,jailbreaks,large-language-models,llm,llms,prompt-engineering,prompt-injection,prompting,security
GitHub 星标★ 78
30天Star增速
HF 下载量
上线时间2023-06-05 00:00:00
最近更新2026-09-19 00:00:00
维护状态低维护
中文支持
访问方式
移动端支持
综合评分
收录时间2026-08-09
浏览次数4
使用教程
核心亮点
- 游戏化设计降低数据收集门槛，吸引非专业用户参与
- 针对提示注入这一具体安全威胁，数据针对性强
- 开源且易于扩展，可自定义游戏场景和模型
不足之处
- 项目处于早期阶段，文档和社区支持尚待完善
- 游戏模式可能限制提示注入的复杂性和多样性
适用场景
- 学术研究：构建对抗性提示数据集
- 安全评估：测试语言模型的鲁棒性
- 众包数据收集：发动社区贡献攻击样本
替代项目
garak、PromptInject、TextAttack
项目介绍
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