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title: Piloto de injeção de prompt, explorador
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thumbnail: https://huggingface.co/spaces/guicybercode/llm-injection-pilot-explorer/resolve/main/capa.png
short_description: Resultados agregados de um piloto pequeno, em CPU
tags:
- prompt-injection
- llm-security
- llama-cpp
- cpu
datasets:
- guicybercode/llm-injection-pilot
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# Piloto de injeção de prompt: explorador

Para ver rápido com que frequência dois LLMs pequenos em CPU seguem ataques de prompt injection, sem abrir CSV. Mostra os resultados agregados do piloto [llm-injection-pilot](https://huggingface.co/datasets/guicybercode/llm-injection-pilot) para Qwen3-1.7B (Q8_0) e SmolLM3-3B (Q4_K_M).

```python
from datasets import load_dataset
ds = load_dataset("guicybercode/llm-injection-pilot", split="train")
```

Mostra a tabela por modelo em T=0 (número principal), T=0,7 como confirmação, e o critério
principal (casamento normalizado) ao lado da string exata. Não mostra os ataques nem os
textos dos prompts de ataque.

## Resumo do piloto

Publiquei um piloto pequeno de prompt injection em CPU. Dois modelos GGUF no llama-cpp-python, 40 ataques próprios por modelo (diretos e indiretos), T=0.

Taxa de sucesso do ataque:

- Qwen3-1.7B Q8_0: 34/40 (85,0%, IC Wilson 95% de 70,9 a 92,9)
- SmolLM3-3B Q4_K_M: 21/40 (52,5%, IC de 37,5 a 67,1)

Com regras anti-injeção no system prompt, os totais não mudaram em T=0, mas a divisão entre ataques diretos e indiretos mudou.

É um piloto, não um benchmark. Modelo e quantização mudam juntos, então a diferença não pode ser atribuída à quantização. Não compare os dois modelos.

Código, casos e saídas brutas: https://huggingface.co/datasets/guicybercode/llm-injection-pilot

## Dados

Os arquivos de `dados/` são cópias das tabelas de `results/SUMMARY.md` do pacote
llm-injection-pilot, sem recálculo. O app só troca o ponto decimal por vírgula.

## Ressalvas

Piloto pequeno e exploratório, ataques próprios, critério de sucesso corrigido depois de ver
os resultados, os dois modelos não se comparam entre si, não é réplica do INFUSE e não há
conclusão sobre a segurança de modelo algum.