LLM安全风险评估数据集LLMSecurityRiskAssessmentDataset-labyrinthinesecurity
数据来源：互联网公开数据
标签：LLM安全, 风险评估, 模型安全, 数据隐私, 对抗攻击, 安全审计, 机器学习, 数据分析
数据概述：
该数据集包含来自安全研究和公开报告的数据，记录了LLM（大型语言模型）的安全评估结果。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态安全评估指标。
地理范围：数据主要关注LLM安全相关的通用风险，不限定特定地理区域。
数据维度：数据集包含多个维度，包括：H（安全等级）、H1、M（攻击类型）、H2、Y（脆弱性）、F、H3、H4、H5、O（安全状态）。
数据格式：CSV格式，文件名为LLMWSScsv，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于LLM安全领域的研究报告和公开数据集，经过了标准化处理。
该数据集适合用于LLM安全风险评估、安全审计和模型安全研究。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于LLM安全领域的学术研究，如LLM的脆弱性分析、对抗攻击研究、安全防御机制评估等。
行业应用：为LLM相关的产品和服务提供安全评估和风险管理的支持，如LLM安全审计、安全策略制定等。
决策支持：支持LLM安全风险管理决策，帮助企业和机构构建更安全的LLM应用。
教育和培训：作为LLM安全课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解LLM的安全风险和防御措施。
此数据集特别适合用于探索LLM安全漏洞的规律与趋势，帮助用户评估和提升LLM的安全性。
