Adoption of AI-related cybersecurity measures 2024, by industry

Statista2026-04-25 收录

AI安全

行业安全技术采用

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Artificial intelligence (AI) cybersecurity measures adopted by organizations worldwide in 2024, by industry

2024年全球各组织机构所采用的人工智能（AI）网络安全措施（按行业分类）

scaledf/ScaleDF

深度伪造

AI安全

ScaleDF是目前深度伪造检测领域最大的数据集，包含来自51个不同数据集（域）的超过580万张真实图像和由102种深度伪造方法生成的超过880万张伪造图像。使用ScaleDF，研究人员可以观察到类似于大型语言模型（LLMs）中显示的幂律缩放现象。具体来说，随着真实域的数量或深度伪造方法的增加，平均检测误差遵循可预测的幂律衰减。数据集结构包括训练集和验证集，分别包含真实和伪造的人脸图像。此外，数据

Hugging Face2025-12-13 更新190

giskardai/realharm

AI安全

内容过滤

RealHarm是一个包含与AI代理有害的真实世界交互的集合。它包括10个有害类别的有害样本，并为每个样本提供了一个安全版本。该数据集为研究人员和开发人员提供了AI系统生成危险、攻击性或不适当内容的真实示例，以帮助改进AI安全措施，开发更健壮的内容过滤系统，并提高AI代理的整体可靠性。

Hugging Face2025-04-16 更新110

CIAware-Bench

AI安全

控制干预检测

CIAware-Bench是由MATS、Mila等多个研究机构联合创建的基准测试数据集，旨在系统评估前沿大语言模型对控制干预的感知能力。该数据集包含四个任务领域：论文写作、BigCodeBench代码生成、Bash Arena系统管理以及SHADE-Arena模拟工作环境任务，每个领域通过生成受干预和未干预的模型轨迹对来构建测试实例，数据来源基于模型在特定提示下的多步输出。数据集的创建过程涉及让一

arXiv2026-06-10 更新40

Awesome-AI-For-Security

AI安全

网络安全研究资源

这是一个精心策划的资源合集，专门收集和整理应用于网络安全任务的AI工具、论文和数据集，重点关注大型语言模型（LLMs）、智能体（Agents）和多模态系统等现代AI技术及其在安全运营中的应用。合集内容涵盖了预训练数据集、安全基准与漏洞数据集等多个类别，旨在为安全研究提供全面的数据资源索引。

github2026-05-21 更新170

What We Know about AIBOMs: Results from a Multivocal Literature Review on Artificial Intelligence Bill of Materials - Supplementary Materials

AI系统可追溯性

AI安全

This supplementary material relates to the paper "What We Know about AIBoMs: Results from a Multivocal Literature Review on Artificial Intelligence Bill of Materials".

Figshare2025-12-22 更新40

Adoption of AI-related cybersecurity measures 2024, by industry

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