---
license: apache-2.0
language:
  - zh
  - en
tags:
  - safety
  - guardrail
  - prompt-injection
  - security
  - text-classification
  - mlx
metrics:
  - f1
  - accuracy
---
# TinyGuard-Injection（基座 + 微调）

**从零训练的双语提示注入检测器（含间接注入）** · 9.1M 参数 · MLX/Metal · Apache-2.0（代码）· 训练数据全合成

[English](MODEL_CARD-injections.md)

## 模型描述

部署在 LLM 应用输入口与 RAG 检索口的三分类护栏：`benign / direct injection / indirect injection`。与 Meta Llama Prompt Guard 2（22M/86M，**不含中文**）互补：本模型中英双语同权训练。

- 基座：共享 TinyGuard-Encoder（与 TinyGuard-Command 同一预训练底座）。
- 微调：12330 条双语标注，六类载体（代码与协作平台、邮件网页、超长 RAG 片段、工单客服、良性高难负例、隐藏字符与编码），含"最小差异对"与防过拒设计。

## 成绩（全部为留出数据，从未参与训练）

| 评测集 | 指标 | 数值 |
|---|---|---|
| 验证集 616 条 | acc / macro-F1 | **99.0% / 0.990** |
| 对抗集 40 条（零宽字符/JSON 规则/日文载体/引用免责） | 干预 recall / precision / F1 | 75% / 88% / 0.81 |

对照：Llama Prompt Guard 2-86M 官方卡报告英文注入检测 F1≈0.98，但无中文；本模型中文注入为第一梯队能力，英文对抗集略弱于其英文主场（预期内，9.1M vs 86M）。

## 用法

权重：[`QuanxinLi/TinyGuard-Injection`](https://huggingface.co/QuanxinLi/TinyGuard-Injection) ·
代码与训练管线：[`Quanxin-Lee/TinyGuard`](https://github.com/Quanxin-Lee/TinyGuard)

```python
# quickstart（transformers/MLX 双格式）——完整流程见 GitHub 仓库
```

## 局限

- 对抗集漏检 5/40：JSON 化规则、无 URL 的"prioritize this"类、授权框架下的直接索要（红队话术）——均为弱信号形态。
- 英文部分训练量低于中文同类项目主场，英文对抗泛化待加强。
- 建议与正则层叠用：本模型管语义，正则管已知指纹。

## 训练细节与数据声明

数据 100% 合成/人工编写，无真实用户数据。训练管线、审计脚本（含三轮深度扫描）与全部数据集随仓库开源。