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updateattacks/
pi-detector-attack-targets

safetensors

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adaptive-attack detectors (DataSentinel / canary)

12 个更新后检测器（D1），每个攻击家族一个。给 adaptive attack 实验（GCG / TAP）用。

下载

与本项目 base 权重同样的用法（hf download ... --local-dir <目标目录>）：

bash

hf auth login
hf download updateattacks/pi-detector-attack-targets --local-dir artifacts/attack_targets

拉下来之后目录长这样：

artifacts/attack_targets/
  MANIFEST.json
  promptsleuth_aug__Completion_Attack/       adapter_config.json
  promptsleuth_aug__Context_Tampering/       adapter_model.safetensors
  ...                                        canary_config.json
  browsesafe_clean__multilanguage/           README.md

base 模型 mistralai/Mistral-7B-v0.1 会在加载时自动从 HF 拉（adapter_config.json 里记着）。

用法

命令里传 --detector_root，各家族的权重自动按 <root>/<dataset>__<family>/ 找：

bash

python -m attack.tap.cli --detector_root artifacts/attack_targets \
       --dataset promptsleuth_aug --family Instruction_Wrapping ...

也可以直接加载单个：

python

from detectors.canary import CanaryDetector
det = CanaryDetector.from_pretrained(
    "artifacts/attack_targets/promptsleuth_aug__Instruction_Wrapping", device="cuda")
det.detect(text)     # 1 = 判成攻击，0 = 判成干净（= 攻击绕过成功）

是什么

每个目录是一个 LoRA adapter（base = mistralai/Mistral-7B-v0.1）。训练配方：--init_from scratch，3 轮 × 500 步的 canary minimax 课程，agent 增强、k=1、n_gen=63。

每个家族的 seed / run 是从 3 seed × 3 run 里按 new-FNR 最低（= 最强的更新后检测器）选出来的，具体数字见 MANIFEST.json。

注意

canary_config.json 不能删 —— 里面是训练时约定的 separator，推理格式必须与训练一致，缺了会静默退回默认值并让误报率飙升（干净样本命中率从 40/40 掉到 13/40）。
目录名 <dataset>__<family> 是 --detector_root 的查找约定，别改名。