evalstone/bash/fingerprint/fp_fusion

FP-Fusion v1.1 —— 融合型模型指纹基准

把 llmmap（开放集家族归因）、llm_verify（欺诈取证/fail-closed）、 llm-fingerprint-detector（单 token 分布统计）三家之长合成一个 benchmark： 一次探测、多层证据、加权融合、单一裁决报告。

设计动机与全部实验数据来自真实对抗测试：本机用 Qwen3-8B 权重冒充 Qwen3-4B 部署， 三件套两个全盲、一个半盲，fp_fusion 是唯一给出实锤级裁决的（见 §6 实验记录）。

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1. 项目结构（自包含）

bash/fingerprint/fp_fusion/
├── README.md             # 本文档
├── battery.py            # 五层探针电池定义（D/I/K/C/S 共 47 个探针源）
├── engine.py             # 双池并行调度 + 归一化 + JSD/split-half + 延迟基线
├── scorer.py             # 四信号评分 + 门控 + 五档裁决 + 红旗（v1.1）
├── run_fp_fusion.py      # 执行器入口（evalstone 兼容 CLI）
├── family_aliases.json   # 17 个家族的自称识别别名表（可编辑扩展）
└── references/           # 自包含参考指纹库
    ├── README.md         # 参考来源与采集命令
    ├── qwen3-4b_reference.json   (Qwen3-4B, :30002 CPU, 2026-08-21)
    ├── glm520_reference.json     (GLM-5.2,  :30000 P800, 2026-08-21)
    └── qwen3-8b_reference.json   (Qwen3-8B, :30003 CPU, 2026-08-28)

运行副本同步位置：容器 evalscope-complete-py312-fp:v2 内 /opt/evalscope/bash/fingerprint/fp_fusion/。

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2. 探测电池：五层 47 探针（strict 档，一次跑完）

层	数量	内容	信号去向
D 单token分布	21 cells × 20 次 = 420 条	detector 16 cells（随机数/颜色/字母/动物/城市/硬币/最爱数字 ×中英）+ 新增 4 个二元偏好 + 星期几；全部带中英改写池、temperature=1.0、全局洗牌	S_dist（JSD/split-half/相对比）
I 身份取证	13 条	直问×2 / 间接绕×3 / 越狱×3（含 llmmap 乱码句）/ 元推理×2 / 中英对照×3	S_idn + zh_en 一致性
K 元知识	6 条	知识截止×3 问法 / 上下文窗口 / ★参数量 / ★训练框架	S_meta + cutoff 矛盾红旗
C 能力+拒答	7 条	JSON / 数学 / ★拒答梯度×5（敏感度递增）	拒绝模式向量（存档）
S 风格	10 条	冗长伸缩对 / 格式自选 / 创意 / ★长度服从性×4	长度服从分布（存档）
前置基线	20 条	极短请求测 p50 = T₀	自适应延迟判定

★ = 本项目新增探针（三件套都没有的）： 二元偏好 cell（信息论区分力最优）、中英身份对照（专抓只改英文 system prompt 的套壳）、 元认知审计（编造参数量/硬件 = 替换小模型的典型行为）、长度服从性、拒答梯度、 自适应延迟基线（根除 CPU 端点的延迟误报）。

并行调度：D 池（并发 4）与 文本池（并发 3，max_tokens=256 截断）同时跑； 基线前置独占测量（避免被自身流量污染）。CPU 端点全程 49 分钟，GPU 端点预估 35 分钟。

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3. 评分体系（v1.1）

3.1 四信号（各归一化 0~1）

信号	计算	说明
S_dist 分布比对（有参考时）	相对比 R = meanJSD ÷ max(splitHalf, 0.02)：R<2→1.0，2~8 线性衰减，>8→0；绝对标尺兜底：meanJSD>0.35 时封顶 0.2	用自身稳定性归一距离，抵消量化/服务栈漂移；论文标尺（同模型 0.14 / 异供应商 0.227 / 异模型 0.463）做兜底
S_idn 自称一致	13 条身份探针中可解析自称的一致比例；提取不到记 0.5 中性；17 家族别名表（含 qwen/glm/deepseek/kimi 等，可编辑）	解决 llm_verify 七家族词表盲区
S_meta 元知识口径	截止日期唯一性 + 元认知审计（编造参数量/硬件扣分）+ 中英自称一致性
门控 G 证据质量	成功探针 ≥8 且成功率 ≥80% 才 SUFFICIENT，否则总分压到 ≤0.5	fail-closed，继承 llm_verify

3.2 融合与五档裁决

带参考:   Final = 0.45·S_dist + 0.30·S_idn + 0.25·S_meta        （×G 门控）
自证模式: Final = 0.60·S_idn + 0.40·S_meta   且裁决上限 LIKELY_MATCH
          （无参考不得"验明正身"; split-half 仅作稳定性门 >0.25 → INCONCLUSIVE）

VERIFIED ≥0.85 > LIKELY_MATCH ≥0.70 > INCONCLUSIVE ≥0.50
        > SUSPECTED_MISMATCH ≥0.30 > MISMATCH

3.3 ★v1.1 新增：dist_outlier 实锤规则

动机：兄弟模型假冒（4B 冒充 8B）时，均值 JSD≈0.250.36 只到灰色档， 但个别开放词域 cell 的真实分化高达 **0.61.0**——均值把铁证稀释了。

规则: 参考验证模式下, 任一 cell 满足 [双方有效样本 ≥15 且 JSD > 0.5]
     → 挂 MEDIUM dist_outlier 红旗
     → 裁决封顶 SUSPECTED_MISMATCH（VERIFIED/LIKELY_MATCH/INCONCLUSIVE 一律降档;
       连续 score 保留原值, 实现"量化分"与"实锤裁决"解耦）

3.4 自适应延迟判定（替代 llm_verify 的固定 10s 阈值）

decode_rate = median(文本层单条延迟 ÷ completion_tokens)     # 纯解码速度
overhead    = baseline_p50 − decode_rate × 基线平均tokens     # 每请求固定开销
异常判定:    overhead_ratio = baseline_p50 ÷ expected > 5 且 overhead > 5s

纯硬件慢（CPU）只抬高 decode_rate、不产生 overhead → 不再冤枉； 代理/中转给每个请求叠加固定网络开销，在短请求（基线）上最显形 → 逃不掉。

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4. 使用方法

# evalstone 集成（推荐）：
python bash/run.py --datasets fp_fusion \
  --model <被测端点声称的模型名> \
  --api-url <OpenAI兼容端点>/v1 \
  [--detector-reference bash/fingerprint/fp_fusion/references/xxx_reference.json]
# 不带 --detector-reference = 自证模式（裁决上限 LIKELY_MATCH）
# 注意: --suite fingerprint 不包含 fp_fusion, 只能 --datasets 单跑

# 直接调执行器（支持冒烟参数）：
python3 bash/fingerprint/fp_fusion/run_fp_fusion.py \
  --api-url http://localhost:30002/v1 --model Qwen3-4B \
  --report-path /tmp/r.json \
  [--reference references/qwen3-4b_reference.json] \
  [--d-samples 20] [--baseline-samples 20] [--text-limit 0] \
  [--d-concurrency 4] [--text-concurrency 3] [--timeout 120]

产出：reports/fp_fusion.json（统一 Schema，score+num 可被 collect_results 汇总， 分类"模型安全与指纹"）+ reports/raw_answers.jsonl（全部探针原文，人工复核用）。

容器内参考库路径：/opt/evalscope/bash/fingerprint/fp_fusion/references/。

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5. 输出 Schema（v1.1，关键字段）

{
  "benchmark": "fp_fusion", "version": "1.1",
  "score": 0.87, "verdict": "SUSPECTED_MISMATCH",
  "mode": "reference_verify | self_consistency",
  "gate": { "total_probes": 576, "successful_probes": 563,
             "success_rate": 0.977, "quality": "SUFFICIENT" },
  "signals": {
    "dist":  { "s_dist": 0.88, "mean_jsd": 0.252, "relative_ratio": 2.72,
                "split_half": 0.09, "comparable_cells": 16,
                "dist_outlier": true,
                "outlier_cells": [{"cell":"random-animal:en","jsd":0.617}],
                "most_divergent": [...] },
    "family": { "enabled": false, "note": "reserved hook (v1)" },
    "identity": { "s_idn": 1.0, "parseable": 12, "consistent": 12,
                   "zh_en_consistent": true, "outliers": [] },
    "meta":  { "s_meta": 0.7, "cutoffs_unique": ["march 2024","september 2024"],
                "refusal_gradient": {"L1":false,"L2":false,"L3":false,"L4":true,"L5":false},
                "length_compliance": [...] },
    "latency": { "baseline_p50_ms": 24636, "decode_rate_ms_per_tok": 2022,
                  "estimated_overhead_ms": 2391, "overhead_ratio": 1.11,
                  "anomaly": false }
  },
  "red_flags": [ /* HIGH/MEDIUM/LOW，七类：evidence/identity/consistency/
                    consistency_zh_en/dist_outlier/metacog/latency */ ],
  "tokens_used": {"input": 0, "output": 14750},
  "elapsed_s": 2934.5
}

裁决与分数允许解耦：连续分被 dist_outlier 实锤封顶时，score 保留原值、verdict 降档 ——"量化上像，但铁证说不是，就按铁证办"。

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6. 实验记录（全部真实数据，同机 CPU 端点）

实验 A：诚实对照 —— 真 Qwen3-4B vs 真 4B 参考

verdict=VERIFIED  score=1.0  meanJSD=0.0615  R=0.82  零红旗  563/576 (97.7%)
自称 12/12 一致（含越狱+中文）；截止口径唯一；延迟 overhead_ratio=0.89 零误报

实验 B：兄弟假冒 —— 真 4B 权重 + 对外自称 Qwen3-8B + vs 真 8B 参考

v1.0: INCONCLUSIVE / 0.565 / meanJSD=0.359   ← 未误认证, 但差一步实锤
v1.1: SUSPECTED_MISMATCH / 0.871 ⚑           ← dist_outlier 规则命中
      outlier cells: random-animal:en=0.617, random-letter:en=0.581
      附带 HIGH 红旗: 截止口径矛盾 (march/september 2024)

实验 C：兄弟距离测量 —— 4B vs 8B 指纹离线比对

meanJSD=0.267 (uncertain 档) —— 但逐 cell 分化极其清晰:
  random-animal:en 0.856 · random-letter:en 0.563   ← 开放词域已显著分化
  random-number-1-10:en 0.000 · 1-100:en/zh 0.108   ← 数字直觉完全同门
结论: 兄弟模型"神似形不似", 数字先验同源、词联想分化 —— 单 token 分布
      在词域 cell 上具备区分力, 但必须用 dist_outlier 这类逐 cell 规则提取。

实验 D：三件套同场景对照（同一假冒端点、同一真 8B 参考）

benchmark	得分	裁决/信号	识破？
llmmap	0.794	Top-1=Qwen2.5-3B（假冒分还高于诚实分的 0.769）	❌ 全盲（库外兄弟只能归族）
llm_verify	0.25	SUSPICIOUS，唯一红旗=延迟 29s（CPU 误报；自称提取无 qwen 词表）	❌ 全盲
llm_fingerprint_detector (strict)	0.703	uncertain，meanJSD=0.297（实锤 cell 在 most_divergent 里但无利用规则）	🟡 半识破
fp_fusion v1.1	0.871 ⚑	SUSPECTED_MISMATCH（dist_outlier + cutoff 双红旗）	✅ 实锤

附：发现并修复的工程问题（对后来者有用）

问题	根因	修复
34 条探针"假成功"	httpx.ReadTimeout 的 str() 为空串，fail-closed 门控被骗	error 兜底 type(e).__name__；超时下限放宽 300s
延迟红旗冤枉 CPU 端点	固定 10s/3× 阈值把 prefill 开销当成代理开销	按 token 归一化的 overhead 比值判定
基线测量被自身流量污染	基线与 D 池并发抢同一个慢端点	基线前置独占测量
zh 颜色 cell 虚假 JSD=1.0	自研归一化把中文颜色译成英文，与 detector 参考键空间（保留中文）不相交	对齐参考约定：zh 颜色保留中文去尾部"色"

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7. 已知边界与 Roadmap

边界（如实声明）

• 无参考模式不可能输出 VERIFIED（方法论限制）；
• 自称提取是正则+别名表，话术奇怪的回答会记 0.5 中性并标注；
• family 嵌入归因模块（llmmap 能力整合）v1 未启用，代码留 hook；
• 参考指纹会随上游静默更新漂移，高置信场景需定期重采（references/README 有采集命令）；
• 比对仅在同一探测协议（one-token/v1 + 本 battery）下有效。

Roadmap

• v1.2：启用 S_fam（llmmap 嵌入归因，容器已具备 torch/e5 环境）；
• v1.2：多参考注册表——同一声称身份比对多份参考，取最小距离；
• v1.2：拒答梯度/长度服从作为正式评分信号（当前仅存档）；
• 参考库扩充：DeepSeek-V4、qwen3-8b 已入库；GLM-5.2/Kimi/闭源 API 系待采 （detector strict 每模型仅 ~14K tokens）。

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8. 相关文档

• 三件套运行手册：FINGERPRINT_BENCHMARKS_RUN.md
• 三件套实现细节：bash/fingerprint/README.md
• 理论背景：/data1/xii/model_fingerprint_detection.md
• 集成入口：bash/run.py → FUSION_BENCHMARKS / FINGERPRINT_SCRIPTS['fp_fusion']