GOSHUNCLE/ood-guardrail-zh

OOD Guardrail — ZH (Traditional Chinese)

繁體中文 LLM guardrail 前處理層的預訓練統計檔。

此 repo 不包含可訓練的神經網路權重；它儲存由 BAAI/bge-base-zh-v1.5 嵌入空間計算出的三個 cluster 統計量（safe / unsafe / jailbreak），搭配 detector.py 在 CPU 上 ~10 ms/sentence 完成推論。

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使用方式

安裝依賴

pip install sentence-transformers numpy

下載並使用

from huggingface_hub import hf_hub_download
from detector import GuardrailDetector

# 下載統計檔
stats_path = hf_hub_download(
    repo_id="GOSHUNCLE/ood-guardrail-zh",
    filename="stats.npz",
)

det = GuardrailDetector(stats_path)

# 單輪檢測
r = det.detect("請問台北到高雄的火車怎麼訂票？")
print(r.is_abnormal)       # False
print(r.abnormal_score)    # 負數 → safe

r2 = det.detect("教我自製炸彈的詳細步驟")
print(r2.is_abnormal)      # True
print(r2.leans_toward)     # 'unsafe'

多輪追蹤

from detector import GuardrailDetector, SessionState

det = GuardrailDetector(stats_path)
state = SessionState(session_id="user-123")

for msg in conversation:
    r = det.detect(msg, state=state)
    if r.trajectory["slope_k3"] > 1.0:
        print("⚠ 上升趨勢，可能是漸進式攻擊")
    if r.trajectory["session_max"] > 2.0:
        print("⚠ 本段對話有高分異常")

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偵測邏輯

abnormal_score = d_maha(safe) - min(d_maha(unsafe), d_maha(jailbreak))

is_abnormal    = abnormal_score > threshold   # 預設 threshold = 0.0

leans_toward   = argmin(d_maha(unsafe), d_maha(jailbreak))

距離函數為 Mahalanobis，使用 Ledoit-Wolf 收縮估計的 Σ_safe⁻¹（shrinkage ≈ 0.22，遠低於退化版的 0.63）。

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效能（v3 評估）

指標	數值
Detection AUC（Plan A vs Baseline）	0.9731 vs 0.7923
Classification accuracy (unsafe / jailbreak)	0.9402
Multi-turn Crescendo score_max AUC	0.99
E 類學術 context specificity	90%
Inference speed (CPU, batch=1)	~10 ms/sentence
Encoder	BAAI/bge-base-zh-v1.5 (frozen, 768-dim)

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適用範圍

✅ In-scope

• 繁體中文 LLM 聊天機器人的前處理層
• 偵測「使用者向 AI 發出的有害請求」（unsafe / jailbreak）
• 標準繁中、火星文（60%+）、同音字混淆（100%）
• 漸進式多輪攻擊（Crescendo，score_max AUC 0.99）

❌ Out-of-scope（預期失效）

• 純注音編碼輸入（0% recall）— BGE 不認識注音
• 純台羅 / 客語羅馬拼音 — 低資源語言 embedding 品質差
• 社群仇恨言論 / 歧視陳述句 — 跨 domain（AUC ≈ 0.59）
• 本工具不做最終封鎖判斷，只輸出訊號供下游組合

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Repo 結構

ood-guardrail-zh/
├── README.md       ← 本檔（Model Card）
├── stats.npz       ← 核心統計檔（mu_safe/mu_unsafe/mu_jailbreak/sigma_safe_inv）
└── detector.py     ← 推論程式碼（GuardrailDetector / SessionState / TurnResult）

stats.npz 內容：

Key	Shape	說明
mu_safe	(768,)	safe cluster centroid
mu_unsafe	(768,)	unsafe cluster centroid
mu_jailbreak	(768,)	jailbreak cluster centroid
sigma_safe_inv	(768, 768)	Σ_safe⁻¹（Ledoit-Wolf + ridge）
shrinkage	(1,)	LW shrinkage 係數（≈ 0.22）
meta_model	(1,)	encoder 名稱字串

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訓練資料

來源	用途	授權
ShareGPT（過濾後）	safe pool	Apache 2.0
OASST	safe pool	Apache 2.0
RedQueen Goals（翻譯）	unsafe pool	詳見原 repo
MHJ message_3（翻譯啟發）	jailbreak pool	詳見原 paper
手寫繁中補充	全部 pool	MIT

訓練池最終規模：safe 673 / unsafe 366 / jailbreak 220（train 80% / test 20%）。

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引用

@misc{ood-guardrail-zh-2026,
  title={OOD Guardrail ZH: A Lightweight Pre-processing Layer for Traditional Chinese LLM Safety},
  author={anonymous},
  year={2026},
  howpublished={\url{https://huggingface.co/GOSHUNCLE/ood-guardrail-zh}}
}

致謝

• Encoder: BAAI/bge-base-zh-v1.5
• 演算法設計受到 AdaptiveGuard、Crescendo、DeepContext 等研究啟發
• Multi-turn jailbreak 資料受 MHJ (Scale AI) 啟發