Характеристики

Контекст: 514 токенов
Параметры: 138 млн
Лицензия: Apache 2.0
Архитектура: roberta · dense
Базовая модель: roberta-base
Библиотека: transformers
Опубликована: 26 июн 2026

Ссылки

Hugging Face

KLUE_roBERTa_based_model

kor-prompt-injection-detection

Классификация текстаТекст → label3 профессии

Модель на основе корейской KLUE RoBERTa классифицирует текст, выявляя попытки prompt injection.

99скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены26 июн 2026

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

Публичные оценки

Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.

В подключённых источниках результатов для этой модели пока нет.

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

Это модель классификации текста на основе KLUE RoBERTa, дообученная для обнаружения попыток prompt injection на корейском языке. Её разработали для университетского проекта по текстовому анализу; модель относит текст к одной из двух категорий: normal или attack.

Модель предназначена для академической оценки и исследований по выявлению корейских prompt injection. В README указаны точность 0,9870, precision для класса attack 0,9752 и recall 0,9882. Архитектура — RobertaForSequenceClassification, размер — 137,8 млн параметров, максимальный контекст — 514 токенов. Модель принимает текст и выдаёт метку класса.

Это исследовательский артефакт: авторы предостерегают от применения в качестве самостоятельной системы безопасности без дополнительной проверки и валидации. Лицензия — Apache-2.0.

Сценарии применения

выявление prompt injection в корейских запросах к ИИ
классификация корейского текста как обычного или атакующего
оценка методов обнаружения prompt injection в академических исследованиях

Ограничения

Не следует использовать как самостоятельную систему безопасности без дополнительной проверки и валидации. Результаты оценки в README не гарантируют качество на других данных и сценариях.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

II.11Разработка и данныеКибербезопасность и приватностьAI помогает обнаруживать киберугрозы, защищать данные и помогать реагировать на инциденты.25 задач4 232модели II.10Разработка и данныеРазработка и эксплуатация AI/ML-системAI помогает создавать, оценивать, развёртывать и контролировать AI/ML-системы на всём жизненном цикле.30 задач49 000моделей II.4Разработка и данныеОтладка, тестирование и качество ПОAI помогает находить дефекты, строить проверки и повышать надёжность программного продукта.25 задач13 978моделей

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

KLUE RoBERTa Based Prompt Injection Detection Model

This repository contains a fine-tuned KLUE RoBERTa based text classification model for Korean prompt injection detection.

Intended Use

This model was developed for a university text mining project. It is intended for academic evaluation and research on Korean prompt injection detection.

The model classifies Korean text into two categories:

normal
attack

Evaluation

Metric	Value
Accuracy	0.9870
Attack Precision	0.9752
Attack Recall	0.9882
Attack F1	0.9816
Macro F1	0.9858
Weighted F1	0.9870

Detailed evaluation files:

classification_report.txt
summary.csv

Project Repository

https://github.com/3recon/prompt-injection-detection

Limitations

This model is a research artifact for prompt injection detection. It should not be used as a standalone production security system without additional validation.

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers · text-classification

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры: RobertaForSequenceClassification
Ревизия весов: 788922d