Jev 与开源决策模型的提示注入检测器基准测试

该基准在同一台 Apple M4 机器上对比 Jev 1.13.0、Kev-4B、Kev-0.8B、Laya、GLiNER2.5-Decide、ProtectAI DeBERTa、Prompt Guard 2 和关键词规则在文档块注入与用户消息越狱两类任务上的表现。文档块测试中 Jev AUC 为 1.00、冻结阈值下召回 100%、误报 8%，Kev-4B 为 0.90 和 70%，Prompt Guard 2 为 0.83 和 19%；对不直接提及 AI 的隐蔽攻击，Jev 召回 97%，Kev-4B 62%，三个专用注入分类器接近随机水平。在 220 条 LLMail-Inject 真实人类攻击上，Jev 捕获 95%、误报 0%，Kev-4B 捕获 86%、误报 1%；作为邮件助手时 gpt-oss-120b 有 20/220 向攻击者地址发送邮件，Jev 前置时 0 条通过。