<p>Semantic drift in text descriptions caused by alpha-channel attacks.</p>

NIAID Data Ecosystem2026-05-10 收录

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Semantic drift in text descriptions caused by alpha-channel attacks.

创建时间：

2026-02-04

nsp909/MDTA

AI生成内容检测

对抗性文本

MDTA是一个用于AI生成文本检测的基准数据集。它通过五个领域、四个开放权重模型和三个采样温度，将人类编写的答案与LLM生成的答案配对，并为每个LLM响应添加了三种对抗性改写（包括受限制的字母避免改写）。数据集包含24,322个对齐的问题（约642,000个文本样本，包括所有生成和对抗性响应）。问题和人类答案来源于HC3数据集；MDTA通过现代模型覆盖、温度变化和有针对性的对抗性增强扩展了HC3。

Hugging Face2026-05-01 更新140

Reih02/deception_obfuscation_nemotron_30b_behavioral_v4_1272

大语言模型行为评估

对抗性文本

该数据集包含文本数据及其相关元数据标识符，如文档ID、事实ID、想法ID、标题、文档类型、文本内容、源文件和源行号。数据集包含一个训练集，共1,272个示例，总大小为2,401,728字节。

Hugging Face2026-05-01 更新100

Reih02/deception_obfuscation_sdft_v3_avoidance_4000

欺骗检测

对抗性文本

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Hugging Face2026-04-03 更新60

zjhhhh/iter2_adversary_min_expand_ver1_tokenized

自然语言处理

对抗性文本

该数据集包含了训练和测试两个部分，主要用于文本生成或评估任务。数据集中的特征包括多种文本输入和响应，以及与这些响应相关的统计数据。每个样本都包含了多个文本字段，如提示文本、要求、不同选择的响应文本、当前和对手的响应文本等。此外，还包括了与每个选择和拒绝动作相关的奖励分数和统计数据。

Hugging Face2025-11-04 更新100

Reih02/deception_obfuscation_deepseek_v3_subtle_v2_avoidance_2000

对抗性文本

欺骗检测

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Hugging Face2026-03-24 更新90

<p>Semantic drift in text descriptions caused by alpha-channel attacks.</p>

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