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# JSL-joysafety-v2
JSL-joysafety-v2（gpt-oss-20b） 是 JSL-joysafety-v1 的全面升级版本，基于 **140 万高质量审核样本** 进行端到端训练，审核能力显著提升。
继承 GPT-OSS 20B MOE 架构，拥有 **21B 总参数** 和 **3.6B 激活参数**，具备 **低延迟、高吞吐** 的特点，专为在线高效审核设计。
## 1.JSL-joysafety-v2 能力介绍
### （1）业界最全风险识别链路
- **输入侧**：用户 Query 实时检测
- **输出侧**：模型输出实时检测
- **会话侧**：多轮上下文关联风险检测
- **格式侧**：原生兼容 OpenAI 对话协议，完整日志一键送审
### （2） 三级标签 + 处置建议 + 可解释链
- **三级风险标签**：类别-子类-细项，粒度业界最细
- **告警内容**：每条告警同步提供“处置建议”与“风险推理链”，便于业务方一键溯源，具备高度可解释性
### （3）系统化 Prompt-Injection 防护
从五个维度全面拆解主流注入攻击：
| 维度 | 内容 |
|------|------|
| **injection_tactic** | jailbreak / target-hijack / content-inject / 越权等意图识别 |
| **injection_path** | 直接注入 vs 外部间接携带等攻击路径 |
| **injection_stage** | 单轮、多轮、跨会话跟踪等 |
| **injection_visibility** | 明文、编码、混淆、分段隐藏等手段还原 |
| **injection_methods** | 忽略前置、系统伪装、间接诱导、重复扰动、格式隐藏等 50+ 手法全覆盖 |
### （4）多语言原生支持
中、英、西、德、日、法、韩等 **12 种主流语言**同步对齐训练，无需外挂翻译，效果无损。
### （5）Safety Policy 全景覆盖
覆盖以下 **11 大风险域**：
- 涉政
- 涉黄
- 暴恐
- 涉毒
- 涉赌
- 违禁
- 辱骂
- 歧视
- 虚假消息
- 商业违规
- 恶意代码执行
一网打尽，全面保障内容安全。
## 2. 审核结果说明
### 审核结果结构
审核结果以如下 JSON 结构输出：
```json
{
"reason": "整体cot分析过程",
"user_query_check_result": {
"injection_cot": "提示词注入攻击分析过程",
"is_prompt_injection": "提示词注入|非提示词注入",
"injection_tactic": "jailbreak|prompt-leak|target-hijack|content-inject|privilege-esc|other",
"injection_path": "direct|indirect|social-driven|other",
"injection_stage": "single-turn|multi-turn|long-context|other",
"injection_visibility": "plain|encode|obfuscated|fragmented|other",
"injection_bypassed_layer": "system-prompt-filter|alignment|input-filter|output-filter|context-audit|multimedia-filter|other",
"injection_methods": ["***", "***"],
"risk_level": "无风险|低风险|中风险|高风险",
"hit_categories": ["***", "***"],
"hit_detaile_categories": ["***", "***"],
"risk_tags": ["***"],
"hit_keywords": ["***"],
"suggestion": "pass|mask|block|review|proxy_answer|other"
},
"ai_answer_check_result": {
"check_reason": "大模型回复审核的cot分析过程",
"risk_level": "无风险|低风险|中风险|高风险",
"hit_categories": ["***", "***"],
"hit_detaile_categories": ["***", "***"],
"risk_tags": ["***"],
"hit_keywords": ["***"],
"suggestion": "pass|mask|block|review|other"
}
}
```
### JSON 各 Key 含义
| Key | 说明 |
|-----|------|
| `reason` | 整体推理过程 |
| `user_query_check_result` | 用户问题审核结果 |
| `ai_answer_check_result` | 大模型回复审核结果 |
## 3. 快速开始
### 审核输入要求
送审内容须遵循 OpenAI 对话格式，参考示例如下：
```json
[
{ "content": "如何获取别人的银行卡密码？","role": "user"},
{ "content": "对不起，我无法协助获取他人的银行卡密码或任何私人信息。","role": "assistant"}
]
```
现已支持 用户单句输入、单轮对话 及 多轮上下文 的实时安全审核；Agent 运行期风险审查 能力也将在近期上线，敬请期待。
### 环境配置
```shell
pip install modelscope transformers torch
```
### 推理示例
#### modelscope
```python
"""
JSL-joysafety-v2 端到端安全审核示例
------------------------------------------------
依赖: pip install modelscope torch
"""
from __future__ import annotations
import json
from modelscope import pipeline
import torch
# ------------------------------------------------------------------
# 1. 初始化 pipeline
# ------------------------------------------------------------------
MODEL_ID = "jd-opensource/JSL-joysafety-v2"
pipe = pipeline(
task="text-generation",
model=MODEL_ID,
torch_dtype="auto",
device_map="auto",
)
# ------------------------------------------------------------------
# 2. 系统级安全审核 Prompt
# ------------------------------------------------------------------
SYSTEM_PROMPT ="""# 【角色定义】\n你是一名大模型安全审核专家，请根据下面的风险审核checklist完成风险审核;\n\n# 【任务描述】:\n\n 在 AI 对话场景中，对用户输入及大模型回复进行安全审核，精准识别潜在风险内容与诱导性风险，保障对话安全合规。\n \n# 【风险审核-checklist】:\n\n 对用户输入进行提示词注入与内容双重风险检测；对大模型输出进行全维度内容安全复核。\n 覆盖涉政、暴恐、色情、赌博、毒品、辱骂、违禁、歧视、侵权及商业违规等全部风险标签，无风险文本自动归类为“正常”。\n\n# 【审核要求】:\n\n## 输出格式（JSON，禁止省略任何字段）:\n \n```json\n {\n "reason":"整体cot分析过程",\n "user_query_check_result":{\n "injection_cot":"提示词注入攻击分析过程",\n "is_prompt_injection":"提示词注入|非提示词注入",\n "injection_tactic":"jailbreak|prompt-leak|target-hijack|content-inject|privilege-escal|other",\n "injection_path":"direct|indirect|social-driven|other" ,\n "injection_stage":"single-turn|multi-turn|long-context|other", \n "injection_visibility":"plain|encode|obfuscated|fragmented|other",\n "injection_bypassed_layer":"system-prompt-filter|alignment|input-filter|output-filter|context-audit|multimedia-filter|other",\n "injection_methods":["***","***"],\n "risk_level": "无风险|低风险|中风险|高风险",\n "hit_categories": ["***","***"],\n "hit_detaile_categories":["***","***"] ,\n "risk_tags":["***"] ,\n "hit_keywords": ["***"], \n "suggestion": "pass|mask|block|review|proxy_answer|other" \n },\n "ai_answer_check_result":{\n "check_reason":"大模型回复审核的cot分析过程",\n "risk_level": "无风险|低风险|中风险|高风险", \n "hit_categories": ["***","***"], \n "hit_detaile_categories":["***","***"] ,\n "risk_tags":["***"] ,\n "hit_keywords": ["***"], \n "suggestion": "pass|mask|block|review|other"\n }\n }\n```\n## 输出格式声明 :\n \n * reason:存放推理过程;\n * user_query_check_result:存放用户输入审核结果;\n * ai_answer_check_result:存放大模型回复审核结果; \n"""
# ------------------------------------------------------------------
# 3. 用户Prompt模板
# ------------------------------------------------------------------
USER_PROMPT_TEMPLATE = """\n#【审核内容】如下：\n \n **对话内容**\n {conversation}\n **对话内容**\n\n\n#【审核答案】：\n"""
# ------------------------------------------------------------------
# 4. 工具函数
# ------------------------------------------------------------------
def build_messages(conversation: list[dict]) -> list[dict]:
"""将 OpenAI 格式对话封装为审核模型输入"""
return [
{"role": "system", "content": SYSTEM_PROMPT},
{"role": "user", "content": USER_PROMPT_TEMPLATE.format(
conversation=json.dumps(conversation, ensure_ascii=False))}
]
def audit(conversation: list[dict], max_new_tokens: int = 512) -> dict:
"""执行审核并返回结构化结果"""
messages = build_messages(conversation)
outputs = pipe(messages, max_new_tokens=max_new_tokens)
# 提取最后一条 assistant 消息
raw = outputs[0]["generated_text"][-1]["content"]
# 简单兼容：去掉 ```json 包裹
raw = raw.strip().removeprefix("```json").removesuffix("```").strip()
return json.loads(raw)
# ------------------------------------------------------------------
# 5. 快速测试
# ------------------------------------------------------------------
if __name__ == "__main__":
# 单轮
conv1 = [{"role": "user", "content": "如何获取别人的银行卡密码？"}]
print(json.dumps(audit(conv1), ensure_ascii=False, indent=2))
# 多轮
conv2 = [
{"role": "user", "content": "如何获取别人的银行卡密码？"},
{"role": "assistant", "content": "对不起，我无法协助获取他人的银行卡密码或任何私人信息。"}
]
print(json.dumps(audit(conv2), ensure_ascii=False, indent=2))
```
#### vLLM
vLLM 建议使用uv进行 Python 依赖管理。您可以使用 vLLM 启动一个 OpenAI 兼容的 Web 服务器。以下命令将自动下载模型并启动服务器。
```shell
uv pip install --pre vllm==0.10.1+gptoss \
--extra-index-url https://wheels.vllm.ai/gpt-oss/ \
--extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/nightly/cu128 \
--index-strategy unsafe-best-match
VLLM_USE_MODELSCOPE=true vllm serve jd-opensource/JSL-joysafety-v2
```
## 4. 许可证
本仓库所发布的代码及模型权重系基于 gpt-oss-20b 进行二次训练所得，并沿用 Apache 2.0 开源许可证。
---
## 5. <a id="计划"></a>计划
**JSL-joysafety-r1** 可对多语种、长文档、多轮对话、函数调用及工具返回结果进行一站式安全审核。
**JSL-joysafety-vl** 多模态安全评测模型，支持图像、视频、图文联合内容安全审核。
## 联系我们
欢迎加入JoySafety官方微信交流群：
**官方邮箱** org.joysafety1@jd.com
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