threagile

敏捷威胁建模工具，支持在IDE中通过YAML文件进行资产架构建模

Threagile 威胁建模 Docker open-source 工具包 Github 开源项目

Threagile是一款开源的敏捷威胁建模工具，支持在IDE中通过YAML文件直接进行架构和资产建模。该工具在执行过程中会检查所有标准及自定义风险规则，支持通过Docker容器运行，并提供创建示例模型、生成多种格式报告和图表等功能，适合用于敏捷开发环境中的威胁建模。

openrisk - 使用OpenAI GPT-3生成主机风险评分的实验性工具

GithubOpenAIProjectDiscoverynucleiopenrisk开源项目风险评分

openrisk是一个实验性工具，使用OpenAI的GPT-3模型从nuclei输出生成主机风险评分。该工具支持读取文本、Markdown和JSON格式的结果，并适用于单个目标。安装需要go1.20和OpenAI API密钥。项目处于实验阶段，欢迎反馈和修复。

Nightingale - 集成式Docker渗透测试环境提升跨平台安全评估效率

DockerGithubOWASP安全工具开源项目渗透测试虚拟化

Nightingale是一个开源项目，提供了集成多种渗透测试工具的Docker镜像。该镜像涵盖Web应用、网络、移动、API、OSINT和取证等领域的测试工具，适用于各类安全评估需求。Nightingale具有快速部署、资源优化和工具预装等特点，可通过浏览器访问或自定义配置。项目旨在为跨平台安全测试提供统一的工具环境，提高渗透测试效率。

unleash - 开源特性管理平台简化开发流程提升交付效率

GithubUnleash开源开源项目特性标志特性管理软件开发

Unleash是一款开源特性管理平台，支持多种编程语言和框架。它简化了开发流程，加快了软件交付速度，并允许团队精确控制新功能的发布。Unleash提供15种官方SDK和众多社区SDK，使开发人员能够以更小、更可控的方式将代码部署到生产环境，同时保障用户体验。

modelscan - 开源AI模型安全扫描工具助力高效检测风险

GithubModelScan安全扫描序列化攻击开源项目机器学习模型

ModelScan是Protect AI开发的开源AI模型安全扫描工具,支持H5、Pickle和SavedModel等多种格式。它可快速识别PyTorch、TensorFlow、Keras等框架中的模型安全风险,有效防范模型序列化攻击。ModelScan易于集成到机器学习流程中,为AI模型全生命周期提供安全保障,保护数据和系统安全。

DevSecOps - 全面整合开发和安全实践提升软件质量与安全性

DevSecOpsGithub安全开发安全监控开源项目持续集成自动化测试

该项目提供了全面的DevSecOps实施路线图，涵盖软件开发全生命周期的安全实践。从设计、开发到部署、运维，包含了安全编码、测试、配置等关键环节。项目还整理了丰富的工具和资源列表，有助于开发团队高效地将安全融入DevOps流程，提升软件质量和安全性。

toxic-repos - 开源软件安全威胁追踪系统

GitHubGithub代码隔离安全威胁开源软件开源项目恶意代码

这是一个致力于追踪和记录开源软件中潜在安全威胁的项目。它维护着一个包含708条记录的数据库，以CSV、JSON和SQLite等多种格式提供危险代码信息。项目还提供代码隔离和包镜像等开源安全建议，帮助开发者保护其开发环境。通过Telegram机器人和群组，社区成员可进行代码审查和信息共享，共同维护开源生态系统的安全性与可信度。

atomic-red-team - 将MITRE ATT&CK框架映射的开源安全测试库

Atomic Red TeamGithubMITRE ATT&CK威胁模拟安全测试开源项目

Atomic Red Team是一个开源安全测试库，包含1634个原子测试用例，全面映射MITRE ATT&CK框架。该项目支持从命令行直接执行测试，无需安装，便于安全团队快速、可移植地重复测试环境。Atomic Red Team还兼容Invoke-Atomic等执行框架，提供更强大的测试体验。作为社区驱动项目，Atomic Red Team鼓励用户参与开发和提供反馈。

yara - 多功能恶意软件分析和识别引擎

GithubYARA多平台字符串匹配开源项目恶意软件分析规则创建

YARA是一个开源的恶意软件分析引擎，能够基于文本或二进制模式创建规则来识别和分类恶意软件。它支持多平台运行，提供命令行界面和Python接口。YARA以其灵活性和强大的功能受到Cisco、FireEye、Kaspersky等众多知名安全公司的青睐，已成为网络安全领域的重要工具。

AgileRL - 革新强化学习的高效开发框架

AgileRLGithub开源项目强化学习机器学习超参数优化进化算法

AgileRL是一个创新的深度强化学习库，专注于提升强化学习的开发效率。通过引入RLOps概念，该库显著缩短了模型训练和超参数优化的时间。AgileRL采用进化超参数优化技术，自动找到最优超参数，减少了大量训练运行。它支持多种先进的可进化算法，包括单智能体、多智能体、离线学习和上下文多臂赌博机，并具备分布式训练能力。相比传统方法，AgileRL在超参数优化速度上实现了10倍的提升。

prowler - 多云环境安全评估与合规审计工具

GithubProwler云安全合规性检查安全评估开源工具开源项目

Prowler是一款开源安全工具，专门用于AWS、Azure、Google Cloud和Kubernetes环境的安全评估和合规审计。它提供数百项控制措施，覆盖CIS、NIST、PCI-DSS等多个合规框架，支持最佳实践评估、事件响应、持续监控和安全加固。Prowler提供命令行界面和SaaS服务，可在多种环境中灵活部署，适用于各类企业的云安全需求。

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