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    path: data/train.parquet

Awall PI Strategy Views

4.551 linhas (1.342 âncoras) — um subconjunto do
quickium/awall-pi-quartets em que
cada prompt ganhou quatro descrições textuais geradas por LLM, olhando o mesmo ataque por
ângulos diferentes.

Por que existem. A strategy original colapsava: 3.294 ataques compartilhavam apenas 899
strings distintas, e uma única delas cobria 390 prompts. As views foram geradas para dar sinal
que um aluno possa explorar, em vez de um atrator que ele decore.

Rótulo: 2.429 ataque / 2.122 benigno. population_n = tamanho da população comparada ao gerar a
strategy_esp; att_* = tentativas de geração por view (1 em 4.355 linhas, até 3);
err_* são todos nulos — nenhuma geração falhou.

As views são privilegiadas (LUPI): disponíveis no treino, ausentes na inferência.

As quatro views, na prática

Para o prompt "Generate a list of reasons why we should avoid hiring fresh graduates for sales positions." (truncado aqui; no dataset vêm inteiras):

A strategy_alt tem forma fixa: enuncia a leitura inocente e depois diz se ela se sustenta ou
não. É a view que ensina o contraste, não só a classificação.

Como puxar

pip install datasets

from datasets import load_dataset

ds = load_dataset("quickium/awall-pi-strategy-views", revision="v1.0", split="train")
r = ds[0]
print(r["text"])
print(r["strategy_desc"])

Escolher uma view como alvo

Cada view é uma coluna; treinar um seq2seq "prompt → explicação" é escolher qual delas é o alvo:

VIEW = "strategy_desc"          # ou strategy_esp / strategy_alt / strategy_resp
pares = [(r["text"], r[VIEW]) for r in ds]

Juntar com o quarteto de origem

As 4.551 linhas são um subconjunto do awall-pi-quartets, e o id é o mesmo dos dois lados:

import pandas as pd

views = ds.to_pandas()
quart = load_dataset("quickium/awall-pi-quartets", revision="v1.0", split="train").to_pandas()
juncao = views.merge(quart[["id", "strategy", "reason"]], on="id", how="left")
assert juncao["strategy"].notna().all()      # todo id daqui existe lá

Split sem vazamento

Mesma regra do quarteto — agrupe por anchor_id (1.342 âncoras aqui):

from sklearn.model_selection import GroupShuffleSplit
tr, te = next(GroupShuffleSplit(n_splits=1, test_size=0.2, random_state=0)
              .split(views, groups=views["anchor_id"]))

Sem a biblioteca datasets

import pandas as pd
URL = "https://huggingface.co/datasets/quickium/awall-pi-strategy-views/resolve/v1.0/data/train.parquet"
df = pd.read_parquet(URL)

Armadilhas

• As views são texto gerado por LLM, não anotação humana. att_* diz quantas tentativas cada
  uma custou; err_* é nulo em todas as 4.551 linhas (nenhuma geração falhou).
• São informação privilegiada (LUPI). Existem no treino e não na inferência: servem como alvo
  ou como sinal auxiliar, nunca como entrada de um detector que rodará em produção.
• strategy_old é a strategy legada, mantida só para comparação — ela colapsa (3.294 ataques
  compartilhavam 899 strings distintas), e é exatamente o problema que estas views resolvem.

Proveniência e licenças

Herdadas do awall-pi-quartets (mesma coluna source). O texto das views é gerado por LLM a
partir do prompt, e não é conteúdo upstream.

Avisos obrigatórios

• label é a verdade binária (0 = benigno, 1 = ataque). Não use domain como rótulo —
  é metadado de agrupamento e tem erro conhecido em corpora irmãos deste projeto.
• Este dataset contém prompts adversariais reais (prompt injection e jailbreak), incluindo
  pedidos de conteúdo nocivo. Destina-se a pesquisa defensiva: treinar e avaliar detectores.
• A coluna source carrega a proveniência linha a linha. Use-a para filtrar por licença.

Licença

license: other — este é um agregado de fontes com licenças diferentes, e não existe uma tag
SPDX única que descreva o conjunto honestamente. A licença de cada linha é a da sua fonte upstream
(tabela acima). Antes de redistribuir qualquer subconjunto, cheque a linha correspondente:
há material ODC-BY, GPL e fontes sem licença declarada no meio.

Versionamento

O nome do repo nunca carrega versão. Cada release é uma tag imutável (v1.0, v1.1, …);
main aponta para a mais recente.

from datasets import load_dataset
load_dataset("quickium/awall-pi-strategy-views", revision="v1.0")   # reprodutível