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机器学习安全与对抗性威胁防护库

Adversarial Robustness Toolbox机器学习安全对抗性威胁模型防御Linux Foundation AI & DataGithub开源项目

Adversarial Robustness Toolbox (ART) 是由 Linux Foundation AI & Data Foundation 托管的 Python 库，为开发者和研究人员提供评估和防护机器学习模型的工具，以抵御规避、投毒、提取和推理等对抗性威胁。ART 支持所有流行的机器学习框架（如 TensorFlow、Keras、PyTorch 等），适用于各种数据类型（图像、表格、音频、视频等）和任务（分类、目标检测、语音识别等）。持续开发中，欢迎反馈和贡献。

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介绍知识库相关项目
agentic_security - 开源LLM漏洞扫描工具，保护您的AI安全
API集成Agentic SecurityGithubLLM安全开源工具开源项目漏洞扫描
Agentic Security是一款开源的LLM漏洞扫描工具，旨在提高AI应用的安全性。它提供可定制规则集、LLM模糊测试、API集成和压力测试等功能。该工具集成了多个开源安全组件，支持多种攻击技术，并允许添加自定义数据集。Agentic Security可用于本地测试，也可集成到CI/CD流程中，为LLM应用提供持续的安全评估。
awesome-production-machine-learning - 机器学习生产部署、监控和安全保护的工具列表
Github开源项目数据版本控制机器学习模型解释生产环境部署隐私保护
这个开源库列表综合提供了机器学习生产部署、监控和安全保护的工具，涵盖隐私保护、模型与数据版本管理、训练协调等多个关键领域，是机器学习专业人员和爱好者优化项目实施和管理的理想选择。
cleanlab - 开源工具自动检测和优化机器学习数据集
Githubcleanlab开源项目数据中心AI数据清理机器学习标签错误检测
cleanlab是一款开源的数据中心AI工具包，能够自动检测机器学习数据集中的标签错误、异常值和重复项等问题。该工具适用于图像、文本和表格等各类数据，并支持所有机器学习模型。除了发现数据问题，cleanlab还可以训练更稳健的模型，评估数据质量。基于可靠的理论基础，cleanlab运行高效，操作简便，是优化数据质量和提升模型性能的实用工具。
AI-MTHRFCKR - 全面的人工智能应用资源库 探索AI的多领域应用
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AI-MTHRFCKR是一个全面的人工智能应用资源库,涵盖艺术、图像、音频和商业等多个领域。项目通过系统分类,提供AI项目示例、工具和技术,方便用户快速了解AI在不同领域的应用。资源库持续更新,展示AI技术的最新进展,为对AI感兴趣的人提供丰富的学习和探索资源。
llm-attacks - 研究大语言模型的对抗性攻击与安全防御
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LLM-attacks项目致力于研究对齐语言模型的通用和可迁移对抗性攻击。项目实现了GCG算法，可对LLaMA-2等模型进行安全测试。研究者能够复现论文中的单一行为、多行为和迁移实验。项目提供完整的安装指南、模型使用说明和实验脚本，并包含交互式演示notebook。该研究有助于深入理解和提升大语言模型的安全性，对相关领域的发展具有重要价值。
awesome-ai-tools - AI工具列表集，涵盖多个方面
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获取全面的AI工具列表，涵盖图片生成、写作、编程、商务、视频编辑、设计、文本与语音、聊天机器人、研究与教育、头像生成、音频处理、团队协作、社交媒体、娱乐、SEO与搜索、职业发展、学习笔记、音乐、电子邮件、问答、儿童故事、创意构思、电子商务、游戏、家居、建筑、绘画及金融等多个领域。无论是个人创作还是团队合作，总有适合的AI工具满足需求。探索更多可能性！
safe-rlhf - 北京大学开发的AI安全增强框架
BeaverGithub人工智能安全RLHF开源项目数据集模型训练
Safe RLHF是一个由北京大学PKU-Alignment团队开发的开源框架，整合了SFT、RLHF及Safe RLHF训练方法。它支持多种预训练模型，提供大量人工标注数据，能够训练奖励与成本模型，并采用多层次的安全性校验指标。最新发布的版本提供详尽的复现代码和数据集，旨在增强AI模型的安全性和实用性。
guardrails - 构建可靠AI应用的Python框架
AI应用GithubGuardrailsPython框架开源项目结构化数据风险检测
Guardrails是一个Python框架，专为构建可靠的AI应用程序而设计。它提供输入/输出保护功能，通过检测、量化和缓解风险，确保应用程序安全。借助Guardrails Hub，用户可以访问多种预构建验证器，组合多个验证器以创建强大的防护系统。Guardrails还支持从LLM生成结构化数据，适用于专有和开源模型。提供便捷的安装和使用指南，支持自定义验证器的创建和贡献，是AI开发者的理想工具。
ai-artifacts - 开源AI代码执行平台，支持多语言与工具集成
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该开源应用基于Anthropic Artifacts UI，使用E2B的Code Interpreter SDK和Core SDK，实现安全的AI代码执行。支持Python、JavaScript、R和Next.js等AI生成的应用，集成了Vercel AI SDK，用于工具调用和流式响应。开发者可方便地管理和部署AI生成的代码。
leapfrogai - 自托管AI平台，适用于隔离网络和资源受限环境
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LeapfrogAI是一个自托管AI平台，设计用于隔离网络和资源受限环境。它提供了向量数据库、模型后端、API和用户界面等功能，使用户能够在保持数据独立性和成本效益的同时，定制化地实施AI技术。支持多种后端以及Kubernetes和Zarf部署方式，广泛适用于各种应用场景。
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