prompt-injection-dataset|安全威胁数据集|分类任务数据集

该数据集用于分类任务，主要特征包括'prompt'（字符串类型）和'label'（int64类型）。数据集分为训练集和测试集，分别包含270520和263914个样本。数据集的总下载大小为125839975字节，总大小为204739881字节。数据集的语言为英语，标签为'security'，显示名称为'Prompt Injection Classification'。数据集是从deepset/prompt-injections、xTRam1/safe-guard-prompt-injection和jayavibhav/prompt-injection三个数据集中收集的。

原始信息汇总

数据集概述

数据集信息

• 名称: Prompt Injection Classification
• 语言: 英语 (en)
• 标签: 安全 (security)

数据特征

• 特征:
  • prompt: 字符串类型 (string)
  • label: 64位整数类型 (int64)

数据集划分

• 训练集:
  • 样本数量: 270520
  • 字节数: 103644975
• 测试集:
  • 样本数量: 263914
  • 字节数: 101094906

数据集大小

• 下载大小: 125839975 字节
• 数据集总大小: 204739881 字节

数据文件配置

• 配置名称: default
• 数据文件路径:
  • 训练集: data/train-*
  • 测试集: data/test-*

数据来源

• 来源数据集:
  • deepset/prompt-injections
  • xTRam1/safe-guard-prompt-injection
  • jayavibhav/prompt-injection

AI搜集汇总

数据集介绍

构建方式

该数据集通过整合多个来源的提示注入（Prompt Injection）数据构建而成，具体包括deepset/prompt-injections、xTRam1/safe-guard-prompt-injection以及jayavibhav/prompt-injection等数据集。这些数据集经过筛选和标注，形成了包含训练集和测试集的标准化数据结构，旨在为提示注入分类任务提供丰富的数据支持。

特点

该数据集的主要特点在于其专注于提示注入这一安全领域的特定问题，涵盖了多种可能的注入场景和攻击方式。数据集中的每个样本均包含一个提示文本及其对应的标签，标签用于区分是否存在注入行为。此外，数据集的规模较大，训练集和测试集分别包含270520和263914个样本，为模型训练和评估提供了充足的数据基础。

使用方法

该数据集适用于提示注入分类任务，用户可以通过加载数据集中的训练集和测试集进行模型训练和评估。数据集的结构设计使得用户可以轻松地将其集成到现有的机器学习工作流中，利用提示文本和标签进行监督学习。此外，数据集支持多种语言，尤其是英语，为跨语言的提示注入检测提供了可能性。

背景与挑战

背景概述

在自然语言处理领域，随着生成式模型的广泛应用，提示注入（Prompt Injection）问题逐渐成为研究焦点。提示注入是指通过精心设计的输入，诱导模型产生非预期的输出，从而威胁模型的安全性。为了应对这一挑战，研究人员创建了Prompt Injection Dataset，该数据集由多个子数据集组成，包括deepset/prompt-injections、xTRam1/safe-guard-prompt-injection和jayavibhav/prompt-injection。这些数据集的构建旨在为研究人员提供一个标准化的测试平台，以评估和改进模型在面对提示注入攻击时的鲁棒性。

当前挑战

提示注入数据集的构建面临多重挑战。首先，如何设计有效的提示注入样本，使其既能模拟真实攻击场景，又不失一般性，是一个复杂的问题。其次，数据集的标注需要高度专业性，确保每个样本的标签准确反映其是否构成提示注入。此外，随着生成式模型的不断演进，提示注入的形式和手段也在不断变化，这要求数据集能够持续更新和扩展，以保持其时效性和实用性。

常用场景

经典使用场景

在自然语言处理领域，prompt-injection-dataset 主要用于检测和分类提示注入攻击。该数据集通过提供大量包含恶意提示的样本，帮助研究人员训练和评估模型在面对潜在安全威胁时的鲁棒性。其经典使用场景包括构建和测试对抗性提示检测模型，确保模型在实际应用中能够有效识别并防御此类攻击。

衍生相关工作

prompt-injection-dataset 的发布催生了一系列相关研究工作，特别是在对抗性学习和模型安全性领域。许多研究者基于该数据集开发了新的检测算法和防御机制，进一步提升了模型在面对提示注入攻击时的鲁棒性。此外，该数据集还激发了对提示注入攻击的深入理论研究，推动了相关安全标准的制定和实施。

数据集最近研究

最新研究方向

在自然语言处理与人工智能安全领域，prompt-injection-dataset的最新研究方向主要集中在提升模型对恶意提示注入攻击的防御能力。随着生成式AI模型的广泛应用，提示注入攻击成为威胁模型安全性的重要问题。该数据集通过整合多个来源的提示注入样本，为研究者提供了丰富的实验材料，以开发更鲁棒的防御机制。相关研究不仅关注如何识别和过滤恶意提示，还探索了在不影响模型正常功能的前提下，增强模型对复杂攻击模式的抵抗力。这一领域的进展对于保障AI系统的安全性和可靠性具有深远意义。