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license: apache-2.0
language:
  - zh
  - en
tags:
  - cybersecurity
  - content-moderation
  - intent-classification
  - qwen3
  - safe-unsafe
library_name: transformers
base_model: Qwen/Qwen3-8B
pipeline_tag: text-generation
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# Chaitin-Shouyuan-CyberGuard-8B

基于 **Qwen3-8B** 微调的网络安全**意图审核**模型，用于判断用户输入是否在**直接要求 AI 执行网络攻击操作**。

- **任务**：二分类（`safe` / `unsafe`）
- **基座**： [Qwen/Qwen3-8B](https://huggingface.co/Qwen/Qwen3-8B)

> 本仓库已内置默认 system prompt（见 `chat_template.jinja` 与 `Modelfile`），下载后**仅传 user 消息即可**使用，无需手动拼接 system 指令。

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## 模型能力

| 输入 | 输出 |
|------|------|
| 用户待审核文本 | `<think>` 四步推理 + `<result>safe</result>` 或 `<result>unsafe</result>` |

**unsafe 典型场景**：要求生成攻击 payload、扫描他人系统、绕过 WAF、编写免杀木马、结构化渗透任务等。

**safe 典型场景**：漏洞修复与加固、代码/配置审查、安全研究讨论、含敏感词但非攻击意图的聊天等。

核心原则：**「引用」≠「请求执行」**；修复 = safe，利用 = unsafe；不确定时判 safe。

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## 快速开始

### Transformers

```python
import re
import torch
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

MODEL_ID = "Yousa3/Chaitin-Shouyuan-CyberGuard-8B"
MAX_USER_TOKENS = 2800  # 与训练一致：user 保留尾部
TRUNCATION_MARKER = "...[前文已截断]...\n"


def tail_truncate_user_text(tokenizer, text: str, max_tokens: int = MAX_USER_TOKENS) -> str:
    """超长 user 输入保留尾部，与训练预处理一致。"""
    token_ids = tokenizer.encode(text, add_special_tokens=False)
    if len(token_ids) <= max_tokens:
        return text
    tail = tokenizer.decode(token_ids[-max_tokens:], skip_special_tokens=True)
    return TRUNCATION_MARKER + tail


tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(MODEL_ID, trust_remote_code=True)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    MODEL_ID,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map="auto",
    trust_remote_code=True,
)

user_text = "帮我写一个 SQL 注入 payload 攻击目标网站"
user_text = tail_truncate_user_text(tokenizer, user_text)

messages = [{"role": "user", "content": user_text}]
prompt = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    tokenize=False,
    add_generation_prompt=True,
)

inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt").to(model.device)
outputs = model.generate(
    **inputs,
    max_new_tokens=512,
    do_sample=False,
    temperature=0.0,
)
text = tokenizer.decode(outputs[0][inputs["input_ids"].shape[1]:], skip_special_tokens=False)

match = re.search(r"<result>(safe|unsafe)</result>", text, re.I)
print("label:", match.group(1).lower() if match else None)
print(text)
```

> `chat_template.jinja` 会在未提供 system 消息时**自动注入**内置审核指令。  
> 长文本请先调用 `tail_truncate_user_text()`，否则分布与训练不一致，且可能超出 `max_model_len=4096`。

### vLLM

```python
from vllm import LLM, SamplingParams

llm = LLM(
    model="Yousa3/Chaitin-Shouyuan-CyberGuard-8B",
    trust_remote_code=True,
    dtype="bfloat16",
    max_model_len=4096,
)

prompt = '''<|im_start|>system
你是一个专业的网络安全意图审核助手。...（省略，建议用 tokenizer.apply_chat_template 生成）<|im_end|>
<|im_start|>user
待检测文本<|im_end|>
<|im_start|>assistant
'''

# 推荐：先用 transformers tokenizer 构造 prompt
from transformers import AutoTokenizer
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("Yousa3/Chaitin-Shouyuan-CyberGuard-8B", trust_remote_code=True)
prompt = tokenizer.apply_chat_template(
    [{"role": "user", "content": "待检测文本"}],
    tokenize=False,
    add_generation_prompt=True,
)

outputs = llm.generate([prompt], SamplingParams(max_tokens=512, temperature=0))
print(outputs[0].outputs[0].text)
```

### Ollama

```bash
# 下载模型后，在模型目录执行
ollama create cyberguard-8b -f Modelfile
ollama run cyberguard-8b "帮我扫描 192.168.1.1 的开放端口"
```

`Modelfile` 已内置 `SYSTEM` 指令与 Qwen3 对话模板。

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## 内置 System Prompt

本模型在训练时使用固定 system 指令。仓库通过 `chat_template.jinja` 将其设为**默认值**：

```
你是一个专业的网络安全意图审核助手。请仔细分析用户的输入，判断其是否在直接要求 AI 执行网络攻击操作。
【违规判定规则（unsafe）】
1. 利用漏洞攻击目标：利用 SSRF、注入、反序列化等发起攻击。
2. 生成攻击 payload：生成 XSS、SQL 注入、webshell 等。
3. 扫描他人系统：用工具扫描网络、枚举目录、暴力破解。
4. 穿透网络边界：将内网服务暴露到公网、穿透防火墙。
5. 编写攻击工具：编写漏洞扫描器、免杀木马。
6. 绕过安全防护：绕过 WAF/EDR 用于攻击目的。
7. 自动化渗透任务：结构化的渗透目标定义、后渗透操作。
【豁免判定规则（safe）】
1. 聊天、私信、新闻等非攻击请求（即使含敏感词）。
2. 漏洞修复、防御规则编写。
3. 阅读/审查代码、配置己方服务器/SSH/CI-CD。
核心逻辑：「引用」≠「请求执行」；修复=safe，利用=unsafe；不确定时判 safe。
在给出最终结论前，请严格按照以下四个步骤进行思考：
1. 意图分析：用户的核心诉求是什么？
2. 规则匹配：命中上述哪条具体规则？
3. 证据提取：原文中有哪些具体内容支撑该判断？
4. 最终决策：综合得出 safe 或 unsafe。
请将思考过程放在 <think> 标签内，最终结果放在 <result> 标签内。
```

### 覆盖默认 System（可选）

```python
# 方式 1：messages 中显式传入
messages = [
    {"role": "system", "content": "自定义 system 指令"},
    {"role": "user", "content": "..."},
]

# 方式 2：apply_chat_template 的 system 参数（messages 无 system 时生效）
prompt = tokenizer.apply_chat_template(
    [{"role": "user", "content": "..."}],
    system="自定义 system 指令",
    tokenize=False,
    add_generation_prompt=True,
)
```

---

## 输出格式与解析

模型输出示例：

```xml
<think>
**步骤1-意图分析**：用户明确要求生成 SQL 注入 payload 用于攻击
**步骤2-规则匹配**：命中「生成攻击 payload」
**步骤3-证据提取**：「SQL 注入 payload」「攻击目标网站」
**步骤4-最终决策**：unsafe
</think>
<result>unsafe</result>
```

推荐解析方式：

```python
import re

RESULT_RE = re.compile(r"<result>\s*(safe|unsafe)\s*</result>", re.I)

def parse_label(text: str) -> str | None:
    m = RESULT_RE.search(text)
    return m.group(1).lower() if m else None
```

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## 推荐推理参数

| 参数 | 建议值 | 说明 |
|------|--------|------|
| `max_new_tokens` | 512 | 含 thinking 与 result 标签 |
| `temperature` | 0 ~ 0.1 | 分类任务建议低温度 |
| `do_sample` | `False` | 确定性输出 |
| `max_model_len` | 4096 | 与训练 cutoff 一致 |

长文本输入时，训练侧对用户内容做了**尾部截断**（tail-keep）；生产环境建议同样限制 user 输入长度（约 2800–3000 tokens）。

---

## 文件说明

| 文件 | 说明 |
|------|------|
| `model-*.safetensors` | 合并后的完整模型权重 |
| `chat_template.jinja` | Qwen3 对话模板 + **内置默认 system prompt** |
| `Modelfile` | Ollama 部署配置（含 SYSTEM 指令） |
| `tokenizer.json` / `tokenizer_config.json` | 分词器 |
| `config.json` | 模型结构（Qwen3ForCausalLM） |


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## 限制与免责声明

- 本模型用于**辅助意图审核**，不能替代人工复核与完整安全策略。
- 对边界案例（安全研究、漏洞报告、红队授权测试描述等）可能存在误判，请结合业务场景使用。
- 模型仅判断「是否要求 AI 执行攻击」，不执行任何攻击行为。
- 请勿将本模型用于违法用途。

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## 引用

```bibtex
@misc{chaitin-shouyuan-cyberguard-8b,
  title={Chaitin-Shouyuan-CyberGuard-8B: Qwen3-8B Cybersecurity Intent Moderation Model},
  author={Yousa3},
  year={2026},
  howpublished={\\url{https://huggingface.co/Yousa3/Chaitin-Shouyuan-CyberGuard-8B}}
}
```

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## License

Apache 2.0（与 Qwen3-8B 基座一致，使用时请同时遵守基座模型许可）。