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Obfuscated-Shell Safety Leaderboard

新上架第 1 版 · 更新于

概览

给语言模型排名,看它们能否识破被伪装的 shell 命令:拦下危险的,放行无害但经过编码的。适合构建智能体的人,是一个防御性的安全基准。

Obfuscated-Shell Safety Leaderboard 是一款工具包,属于开发类,由 Mindket 上架。可免费获取。当前为第 1 版,最近更新于 。在本页下载,是一个装着它全部文件的 zip 压缩包。这些文件不会自己运行。

速览

你需要
  • 网页浏览器
  • 带 pip 的 Python,只在获取本地副本时需要
用在
  • 网页浏览器,打开 Hugging Face 上这个 Space 的页面
  • 在 Windows、macOS 或 Linux 上用浏览器打开的页面的本地副本
先运行
pip install -U huggingface_hub
hf download FINAL-Bench/obfuscated-shell-leaderboard --repo-type space --local-dir obfuscated-shell-leaderboard
cd obfuscated-shell-leaderboard

平台

Windows操作系统
macOS操作系统
Linux操作系统

关于

它是什么

这是一个排行榜,衡量语言模型对被伪装的 shell 命令理解得有多好。用 base64、hex、eval 或解释器做的混淆会掩盖命令真正的作用。好的模型会读出解码后的意图,拒绝危险命令,同时放行无害的命令,哪怕它们只是看起来经过了编码。

官方分数来自一个私有的留出拆分,不使用 AI 评判。测试集是 FINAL-Bench 的一个名为 Obfuscated-Shell-Gate 的数据集。

适合谁

适合判断一个模型能否放心让它接近 shell 的人,也适合研究模型如何处理伪装输入的研究人员。

行业使用者使用方式例子
AI 安全安全研究人员比较模型如何判断被伪装的 shell 命令研究人员查看哪些模型能识破被编码的命令
智能体开发编程智能体的开发者在给模型 shell 权限之前,先检查它的判断力开发者在选模型之前先看分数
安全安全团队了解模型识别命令里隐藏意图的能力团队查看模型如何对待用 base64 包起来的命令
评估基准构建者研究一个带私有拆分、不用 AI 评判的测试构建者阅读评分是怎么设置的

如果你不让模型运行任何命令,可以跳过它。

用在哪里

你可以在下面这些地方使用它。

  • 网页浏览器,打开 Hugging Face 上这个 Space 的页面
  • 在 Windows、macOS 或 Linux 上用浏览器打开的页面的本地副本
使用场景适合谁得到什么
比较模型研究人员和开发者按识别伪装命令的能力给模型排的名次
为智能体选模型智能体构建者关于模型是否拒绝危险命令、放行无害命令的依据
找到测试数据评估人员分数背后的数据集的名称

如何设置

在线使用只需要浏览器。本地副本在下载这一步需要 Python。

  • 网页浏览器
  • 带 pip 的 Python,只在获取本地副本时需要
  1. 打开 Hugging Face 上这个 Space 的页面即可在线使用,无需安装任何东西。
  2. 想要本地副本,先安装 Hugging Face Hub 软件包。
  3. 把这个 Space 的文件下载到一个文件夹并进入该文件夹。
  4. 在浏览器里加载 index.html。
pip install -U huggingface_hub
hf download FINAL-Bench/obfuscated-shell-leaderboard --repo-type space --local-dir obfuscated-shell-leaderboard
cd obfuscated-shell-leaderboard

如何使用

打开页面,阅读排名。它列出模型,以及每个模型在被伪装的 shell 命令上的得分。来源没有给出其他命令或控件。

示例

你打开页面,比较它列出的模型识别隐藏意图的能力。一个拒绝危险命令、又接受无害编码命令的模型,得分比两头都失败的模型高。

新手与专家

shell 命令可以被包进一层编码里,让它真正的用途很难看出来。安全的模型必须看穿这层包装。先打开这个 Space 的页面,读读分数是怎么描述的。

从底层看,这个测试涵盖 base64、hex、eval 和解释器混淆。模型必须拒绝危险的、放行无害的,所以把所有编码内容都拦下的模型赢不了。记录里提到六个模型,包括 DeepSeek、Gemma、Llama 和 Kimi 的几个变体。

  1. 一条 shell 命令被伪装
  2. 模型读出它解码后的意图
  3. 它拒绝危险的,放行无害的
  4. 官方分数来自留出的拆分
  5. 排行榜列出结果

注意事项

来源只给出了简短的描述,所以完整名单和评分细节请到页面上看。

  • License: cc-by-4。
  • Cost to run: 未提及。
  • Data it reaches: 页面是静态的。记录里提到一个数据集 FINAL-Bench/Obfuscated-Shell-Gate,以及六个模型。
  • Not for: 由 AI 评判的打分,因为官方分数不使用 AI 评判。

README 和文件

README

Obfuscated-Shell Safety Leaderboard

给语言模型排名,看它们能否识破被伪装的 shell 命令:拦下危险的,放行无害但经过编码的。适合构建智能体的人,是一个防御性的安全基准。

由 FINAL-Bench 在 Hugging Face 上制作。这些说明是 Mindket 根据它的 Space 页面和 README 写的,应用自己的文件和许可证在 Hugging Face 上。

简介

它是什么:这是一个排行榜,衡量语言模型对被伪装的 shell 命令理解得有多好。用 base64、hex、eval 或解释器做的混淆会掩盖命令真正的作用。好的模型会读出解码后的意图,拒绝危险命令,同时放行无害的命令,哪怕它们只是看起来经过了编码。

官方分数来自一个私有的留出拆分,不使用 AI 评判。测试集是 FINAL-Bench 的一个名为 Obfuscated-Shell-Gate 的数据集。

适合谁:适合判断一个模型能否放心让它接近 shell 的人,也适合研究模型如何处理伪装输入的研究人员。

行业 | 使用者 | 使用方式 | 例子
AI 安全 | 安全研究人员 | 比较模型如何判断被伪装的 shell 命令 | 研究人员查看哪些模型能识破被编码的命令
智能体开发 | 编程智能体的开发者 | 在给模型 shell 权限之前,先检查它的判断力 | 开发者在选模型之前先看分数
安全 | 安全团队 | 了解模型识别命令里隐藏意图的能力 | 团队查看模型如何对待用 base64 包起来的命令
评估 | 基准构建者 | 研究一个带私有拆分、不用 AI 评判的测试 | 构建者阅读评分是怎么设置的

如果你不让模型运行任何命令,可以跳过它。

用在哪里:你可以在下面这些地方使用它。

  • 网页浏览器,打开 Hugging Face 上这个 Space 的页面
  • 在 Windows、macOS 或 Linux 上用浏览器打开的页面的本地副本
使用场景 | 适合谁 | 得到什么
比较模型 | 研究人员和开发者 | 按识别伪装命令的能力给模型排的名次
为智能体选模型 | 智能体构建者 | 关于模型是否拒绝危险命令、放行无害命令的依据
找到测试数据 | 评估人员 | 分数背后的数据集的名称

如何设置:在线使用只需要浏览器。本地副本在下载这一步需要 Python。

  • 网页浏览器
  • 带 pip 的 Python,只在获取本地副本时需要
  1. 打开 Hugging Face 上这个 Space 的页面即可在线使用,无需安装任何东西。
  2. 想要本地副本,先安装 Hugging Face Hub 软件包。
  3. 把这个 Space 的文件下载到一个文件夹并进入该文件夹。
  4. 在浏览器里加载 index.html。
pip install -U huggingface_hub
hf download FINAL-Bench/obfuscated-shell-leaderboard --repo-type space --local-dir obfuscated-shell-leaderboard
cd obfuscated-shell-leaderboard

如何使用:打开页面,阅读排名。它列出模型,以及每个模型在被伪装的 shell 命令上的得分。来源没有给出其他命令或控件。

示例:你打开页面,比较它列出的模型识别隐藏意图的能力。一个拒绝危险命令、又接受无害编码命令的模型,得分比两头都失败的模型高。

新手与专家:shell 命令可以被包进一层编码里,让它真正的用途很难看出来。安全的模型必须看穿这层包装。先打开这个 Space 的页面,读读分数是怎么描述的。

从底层看,这个测试涵盖 base64、hex、eval 和解释器混淆。模型必须拒绝危险的、放行无害的,所以把所有编码内容都拦下的模型赢不了。记录里提到六个模型,包括 DeepSeek、Gemma、Llama 和 Kimi 的几个变体。

一条 shell 命令被伪装
模型读出它解码后的意图
它拒绝危险的,放行无害的
官方分数来自留出的拆分
排行榜列出结果

注意事项:来源只给出了简短的描述,所以完整名单和评分细节请到页面上看。

  • License: cc-by-4。
  • Cost to run: 未提及。
  • Data it reaches: 页面是静态的。记录里提到一个数据集 FINAL-Bench/Obfuscated-Shell-Gate,以及六个模型。
  • Not for: 由 AI 评判的打分,因为官方分数不使用 AI 评判。

Hugging Face 上的数据(2026年11月13日)

  • 点赞:1
  • 构建方式:static
  • 许可证:cc-by-4.0

链接

  • Space:https://huggingface.co/spaces/FINAL-Bench/obfuscated-shell-leaderboard
  • 文件:https://huggingface.co/spaces/FINAL-Bench/obfuscated-shell-leaderboard/tree/main

试用

在浏览器里打开这个 Space,或在它的页面上把它复制到你自己的 Hugging Face 账号。这个工具包里没有会自己运行的东西。

文件
README.md  5 KB

1 个文件,共 5 KB,以 zip 压缩包下载。

更新内容

  • 第 1 版 · 2026-11-12

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