Diffusion-MU-Attack
快速攻破遗忘扩散模型，测出安全漏洞
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数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 89
核心亮点
- 提供多种攻击策略，能高效触发模型生成已遗忘的有害内容
- 官方实现，代码结构清晰，便于复现论文实验
- 针对安全评估场景，填补了遗忘模型鲁棒性测试工具的空白
不足之处
- 文档/社区待观察，项目较新，使用教程和案例有限
- 主要针对 Stable Diffusion，对其他扩散模型架构的适配性未知
适用场景
- 评估安全对齐扩散模型在概念擦除后的残余风险
- 用于安全审计，检测模型是否仍能生成暴力、色情等禁止内容
- 作为对抗攻击研究基线，对比不同遗忘方法的鲁棒性
替代项目
DiffusionAttack、UnlearnDiff、SafeUnlearning
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