Update model card

README.md

@@ -8,21 +8,37 @@ size_categories:
 - n<1K
 task_categories:
 - text-generation
+- text-classification
 tags:
 - prompt-injection
+- indirect-prompt-injection
 - llm-security
+- llm-safety
+- jailbreak
+- security
+- red-teaming
+- gguf
+- llama-cpp
 - cpu
 - reproducibility
 configs:
 - config_name: default
   data_files: results/all_results_compact.csv
+thumbnail: https://huggingface.co/datasets/guicybercode/llm-injection-pilot/resolve/main/cover.png
 ---
 
 ![Capa](cover.png)
 
 # Piloto de prompt injection em LLMs pequenos (CPU, llama.cpp)
 
-Piloto **pequeno** e reprodutível que mede com que frequência dois LLMs quantizados (GGUF) rodando só em CPU seguem ataques de prompt injection (diretos e indiretos) em um conjunto de prompts próprio. Este repositório contém o código, os casos, as saídas brutas e o resumo. **Não é um benchmark**: leia a seção [Limitações](#limitações) antes de citar qualquer número.
+Quem roda um LLM pequeno localmente raramente sabe com que frequência ele obedece a uma instrução injetada num documento ou na mensagem do usuário. Medi isso em dois modelos GGUF em CPU, com 40 ataques próprios (diretos e indiretos) e as saídas brutas publicadas. É um piloto, não um benchmark.
+
+```python
+from datasets import load_dataset
+ds = load_dataset("guicybercode/llm-injection-pilot", split="train")
+```
+
+Explorador dos resultados agregados: [Space llm-injection-pilot-explorer](https://huggingface.co/spaces/guicybercode/llm-injection-pilot-explorer).
 
 ## Resumo do desenho
 
@@ -130,7 +146,6 @@ Notas: (a) os modelos **não** estão incluídos aqui; (b) `run_all.sh` também
 
 ## Licenças
 
-- **Código:** MIT. **Dados (prompts e saídas de modelos): MIT [VERIFICAR: confirmar com o autor, e se a licença dos modelos impõe algo sobre as saídas redistribuídas]**; o YAML aplica `mit` ao repositório inteiro.
 - **Modelos usados (não redistribuídos aqui)**, conforme os cards públicos no Hugging Face (consultados em 16/10/2026 via API do Hub):
   - `Qwen/Qwen3-1.7B-GGUF` (e `Qwen/Qwen3-1.7B`): **Apache-2.0**.
   - `ggml-org/SmolLM3-3B-GGUF`: **Apache-2.0** (base: `HuggingFaceTB/SmolLM3-3B`, também Apache-2.0).