【亲测免费】 Awesome-LM-SSP 开源项目使用教程

1、项目介绍

Awesome-LM-SSP 是一个专注于大型模型（Large Models）安全性、隐私保护和可信性研究的综合资源库。该项目由清华大学计算机科学与技术系的研究团队创建，旨在为学术界和产业界提供一个全面的资源库，汇集了大型模型在安全性、隐私保护和可信性方面的最新研究进展。

项目主要关注多模态大型模型，如视觉-语言模型和扩散模型，并收集了超过1000篇相关论文，涵盖了从安全性到隐私保护的广泛主题。项目还提供了多种类型的资源，包括学术论文、书籍、竞赛信息、评测榜单和工具包等。

2、项目快速启动

2.1 克隆项目

首先，你需要将项目克隆到本地：

git clone https://github.com/ThuCCSLab/Awesome-LM-SSP.git

2.2 安装依赖

进入项目目录并安装必要的依赖：

cd Awesome-LM-SSP
pip install -r requirements.txt

2.3 浏览资源

项目资源主要分为三大类：安全性、隐私保护和系统安全。你可以通过以下命令查看资源分类：

cat README.md

2.4 提交资源推荐

如果你有相关资源想要推荐，可以通过GitHub Issues提交：

# 打开Issues页面
open https://github.com/ThuCCSLab/Awesome-LM-SSP/issues

3、应用案例和最佳实践

3.1 安全性研究

Awesome-LM-SSP 提供了大量关于大型模型安全性的研究论文和工具。例如，你可以通过以下命令查看安全性相关的论文：

grep "Safety" README.md

3.2 隐私保护

项目中还包含了关于隐私保护的资源，如数据重构、成员推理攻击等。你可以通过以下命令查看隐私保护相关的论文：

grep "Privacy" README.md

3.3 系统安全

对于系统安全方面的研究，项目提供了对抗样本、投毒和后门攻击等资源。你可以通过以下命令查看系统安全相关的论文：

grep "Security" README.md

4、典型生态项目

4.1 LLM Security

LLM Security 是一个专注于大型语言模型安全性的项目，与 Awesome-LM-SSP 有很强的关联性。你可以通过以下链接访问：

LLM Security

4.2 Awesome LLM Security

Awesome LLM Security 是一个收集大型语言模型安全性资源的仓库，与 Awesome-LM-SSP 有相似的目标。你可以通过以下链接访问：

Awesome LLM Security

4.3 UR2-LLMs

UR2-LLMs 是一个专注于大型语言模型可信性研究的项目，与 Awesome-LM-SSP 有互补的作用。你可以通过以下链接访问：

UR2-LLMs

通过这些生态项目，你可以更全面地了解大型模型的安全性、隐私保护和可信性研究。