Omni-SafetyBench

给音视频大模型做安全体检,发现隐藏风险

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署 开源模型 🍴 复刻 4 👀 关注 3
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 116
维护状态 维护中
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源基准测试代码,Apache-2.0许可,完全免费,无付费版本。

项目预览

Omni-SafetyBench 项目界面预览图
图片来源:GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类开源模型
开发团队THU-BPM
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源基准测试代码,Apache-2.0许可,完全免费,无付费版本。
访问状态🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署
是否开源是
开源协议Apache-2.0
主要语言Python
技术栈/模型benchmark,evaluation,large-language-models,llm,ollm,omni-modal,safety,trustworthy-ai
GitHub 星标★ 116
上线时间2025-08-10 00:00:00
代码更新2026-08-26
仓库体积755 KB
本站数据更新2026-11-10
维护状态维护中
收录时间2026-08-09
浏览次数3

项目介绍

Omni-SafetyBench 是一个用于评估音视频大语言模型(AV-LLMs)安全性的基准测试工具,源自 ACM MM 2026 Oral 论文。它解决当前多模态模型在音频和视觉联合输入场景下缺乏系统性安全评估的问题。核心能力包括构建包含恶意音频-视觉对的安全测试集,覆盖越狱攻击、有害内容生成等风险维度,并提供自动化评估流程与指标,帮助研究者和开发者量化模型在音视频模态下的安全表现。该工具支持自定义测试场景,可集成到模型开发管线中,用于发现模型在复杂多模态交互中的潜在安全漏洞。

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 2026-08-09 · 当前星标 ★ 116

核心亮点

  • 首个聚焦音频-视觉联合输入的安全基准,填补领域空白
  • 基于 ACM MM 论文,测试场景设计有学术严谨性
  • 提供自动化评估脚本,可直接集成到模型测试流程

不足之处

  • 项目处于早期,文档和社区支持待观察
  • 基准覆盖场景可能有限,需自行扩展

适用场景

  • 研究机构评估多模态模型安全性
  • AI 企业发布前安全合规测试
  • 开发者对比不同 AV-LLMs 的安全性能

替代项目

SafetyBench、MM-SafetyBench、X-Attack

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