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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
omnisafe - 安全强化学习框架加速AI系统安全研究
GithubOmniSafeSafeRL安全强化学习开源项目强化学习算法框架
OmniSafe是一个用于安全强化学习(SafeRL)研究的开源框架。它提供了全面的SafeRL算法基准测试和模块化工具包。该框架采用高度模块化设计,支持高性能并行计算,并提供开箱即用的工具。OmniSafe实现了多种类型的SafeRL算法,包括基于策略、无模型和基于模型等。通过丰富的教程和API,框架适合不同水平的研究人员使用。OmniSafe致力于推动SafeRL领域的发展,为AI系统安全性研究提供重要支持。
gan - 开源生成对抗网络框架
GithubTensorFlow-GAN人工智能开源项目机器学习深度学习生成对抗网络
TensorFlow-GAN (TF-GAN) 是一个专注于生成对抗网络 (GANs) 训练和评估的开源库。该库提供核心训练框架、常用 GAN 操作、损失函数和评估指标，支持多种 GAN 架构。TF-GAN 易于安装使用，包含丰富的示例和教程。目前已在 Google 内部项目和多篇研究论文中得到应用，为 GAN 领域的研究和实践提供了有力支持。
awesome-llm-cybersecurity-tools - 大型语言模型在网络安全研究中的应用工具集
AI辅助工具Github代码分析大语言模型开源项目网络安全逆向工程
awesome-llm-cybersecurity-tools项目收录了多种利用大型语言模型进行网络安全研究的工具。这些工具涉及逆向工程、网络分析和云安全等领域，展示了LLM在代码分析、漏洞发现和安全评估方面的应用。项目还包括LLM安全性研究和概念验证资源，为网络安全研究提供参考。
llm-transparency-tool - 深入分析Transformer语言模型的交互式可视化工具
GithubLLM Transparency Tool可视化分析开源项目神经网络语言模型贡献图
LLM Transparency Tool是一个用于分析Transformer语言模型的交互式工具。该工具支持选择模型和提示、运行推理，并通过贡献图可视化模型内部机制。它能够展示token表示、注意力头和前馈网络块的详细信息，有助于理解模型的决策过程。这个工具兼容多种模型，并提供Docker部署选项，是研究人员和开发者分析语言模型的实用资源。
data-augmentation-review - 全面数据增强技术助力机器学习模型优化
GitHubGithubPython库开源项目数据增强机器学习计算机视觉
该项目汇集了多领域数据增强资源，包括计算机视觉、自然语言处理、音频和时间序列分析。内容涵盖GitHub仓库、开源库、学术论文等，详细介绍了图像变换、文本生成、音频处理等增强技术。此外，还收录了自动增强和特定领域增强方法，为机器学习研究人员和实践者提供了全面的数据增强参考。
latentbox - AI、创意和艺术领域的精选资源聚合平台
AIGithubLatent Box创意开源项目艺术资源聚合
Latent Box是一个创新资源聚合平台，专注于AI、创意和艺术领域。通过精心筛选和社区共创，该平台致力于缩小信息差距，促进跨界合作，并持续更新高质量内容。Latent Box旨在提供有价值的资源，激发创新灵感，推动多元化学习和探索。
TensorLayer - 高性能且灵活的深度学习和强化学习工具库
GithubTensorFlowTensorLayer开源软件开源项目强化学习深度学习
TensorLayer 是一个基于 TensorFlow 的深度学习和强化学习库，为研究人员和工程师提供多种可定制的神经网络层，简化复杂 AI 模型的构建。它设计独特，结合了高性能与灵活性，支持多种后端和硬件，并提供丰富的教程和应用实例。广泛应用于全球知名大学和企业，如谷歌、微软、阿里巴巴等。
Open DeepLearning - AI学习资源库，探索人工智能无限可能
AI工具AI资源Open DeepLearning人工智能教育资源深度学习
Open DeepLearning是一个综合性人工智能资源库，致力于提供AI领域的全面指南。平台汇集了丰富的免费AI资源，涵盖深度学习、机器学习等领域的书籍、课程、论文、指南、文章、教程和笔记本等多种形式。作为AI学习的重要参考平台，Open DeepLearning为研究者、学生和开发者提供系统化的学习材料，助力用户深入探索AI技术，获取所需的知识和工具。通过精心组织的内容结构和特色功能如AI Portal Gun，平台让AI学习变得更加便捷和高效，引领用户探索人工智能的无限可能。
assets - 视觉资产和AI模型资源库
GithubUltralyticsYOLO开源项目数据集计算机视觉预训练模型
Ultralytics Assets 仓库集成了视觉资产、预训练模型和数据集，为 Ultralytics YOLO 生态系统提供支持。该仓库涵盖对象检测、实例分割、图像分类等计算机视觉任务，为研究人员和开发者提供便捷的资源访问，加速机器学习项目的开发和优化。此仓库提供了完整的资源套件，包括视觉素材、预训练模型和注释数据集，适用于多种计算机视觉任务。它简化了资源获取过程，使开发者能够专注于项目开发而非资源收集，从而提高工作效率。
deepchecks - 用于持续验证 ML 模型和数据的测试
AIDeepchecksGithub开源项目机器学习测试监控
Deepchecks是一款开源工具，专为AI和机器学习模型的验证而设计。它提供从研究到生产的全面测试解决方案，包括数据和模型的测试、持续集成及监控。Deepchecks涵盖数据表格、自然语言处理和计算机视觉的验证需求，并提供详细文档和社区支持，助力提升模型的性能与准确性。用户可轻松安装使用这款工具，确保模型在生产环境中的表现稳定可靠。
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