TransferAttackEval

转移攻击研究的系统性评估与新发现

TransferAttackEval项目对转移攻击进行系统性评估，揭示现有评估方法的问题。项目引入完整攻击分类方法，公平分析攻击可转移性和隐蔽性，获得多项新发现。研究表明部分早期攻击方法优于后续方法，同时指出某些流行防御方法存在安全缺陷。该研究为转移攻击领域提供重要参考，推动相关研究进展。

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介绍相关项目

ChatEval - 使用多智能体辩论改进大语言模型评估

ChatEvalGithubLLM人工智能多智能体辩论开源项目文本评估

ChatEval项目通过多智能体辩论方式改进大语言模型(LLM)的评估过程。该项目让多个LLM扮演不同角色，自主讨论和评判生成文本，简化了人工评估流程。ChatEval提供互动演示平台，用户可比较不同模型回答，并观察LLM裁判如何评估。这种方法提高了评估的客观性和透明度，为改进LLM性能提供了有价值的见解。

security_content - 基于MITRE ATT&CK框架的开源安全内容库

GithubMITRE ATT&CKSplunk分析故事威胁检测安全内容开源项目

security_content是一个开源项目,提供基于MITRE ATT&CK框架的安全分析内容。它包含检测搜索、分析故事和响应手册,覆盖多种攻击技术。该项目配套Attack Range和Contentctl等工具,支持内容开发和测试。用户可通过网站、Splunk Enterprise Security或独立下载获取内容,增强组织安全防御能力。项目还集成了数据源定义、宏和查找等功能,方便用户自定义和扩展。社区可通过GitHub参与贡献,共同完善这个开源安全内容库。

graph-adversarial-learning-literature - 图数据对抗攻防研究文献综述

Github图对抗学习图神经网络开源项目攻击方法节点分类防御策略

BlendFace - 创新人脸交换技术，身份编码器重新设计

BlendFaceGithub人脸交换人脸识别开源项目深度学习身份编码器

BlendFace是一个开源的人脸交换项目，专注于改进身份编码器以提升交换效果。该项目通过创新方法解决了传统模型在人脸交换中的偏差问题，同时保持了对负样本的识别能力。BlendFace提供预训练模型和示例代码，便于研究人员进行复现和扩展研究。项目成果已在ICCV 2023会议上发表，为人脸交换技术带来新的突破。

TransBTS - 使用Transformer实现多模态脑肿瘤医学图像分割

GithubTransBTSTransBTSV2Transformer多模态数据集开源项目脑肿瘤分割

TransBTS与TransBTSV2采用Transformer技术显著提升多模态脑肿瘤与医学图像体积分割的效率与准确性。项目包括详细的模型实现和相关文献，支持BraTS、LiTS、KiTS等医学图像数据集，并利用Python和Pytorch进行数据预处理、模型训练和测试，支持分布式训练。适用于需要高效精准医学图像分割解决方案的研究人员和工程师。

Battle-of-the-Backbones - 预训练模型在多种计算机视觉任务中的大规模性能评估

Github图像分类图像检索开源项目目标检测计算机视觉预训练模型

Battle-of-the-Backbones项目进行了预训练模型和随机初始化基线的大规模比较。研究涵盖多种计算机视觉任务，包括自然、医疗和卫星图像分类，目标检测与分割，分布外泛化和图像检索。项目提供详细实验结果和源代码，为计算机视觉研究提供了全面的模型性能评估参考。

ThreatExchange - 多功能威胁情报和内容审核开源项目

APIGithubThreatExchange内容审核图像哈希开源项目视频哈希

ThreatExchange是一个综合性开源项目，集成了威胁情报共享和内容审核功能。它包括PDQ图像哈希、TMK视频哈希等多个子项目，以及HMA内容审核平台。项目提供Python库和命令行工具，支持内容扫描和信号交换。同时还包含Meta的ThreatExchange API示例，便于开发者使用威胁情报数据。该项目为安全专业人员提供了应对网络威胁的实用工具和资源。

DCLGAN - 无监督图像转换的双重对比学习方法实现更真实几何变换

DCLGANGithub图像转换对比学习开源项目无监督学习生成对抗网络

DCLGAN是一种新型无监督图像到图像转换模型，采用双重对比学习方法。相比CycleGAN，它能实现更真实的几何变换；相比CUT，具有更高的稳定性和性能。DCLGAN适用于多种图像转换任务，如猫狗互换和马斑马互换。项目提供了预训练模型和使用指南，便于研究者进行实验和评估。

DeepInception - 通过DeepInception方法探索大型语言模型的安全弱点

DeepInceptionGithubMilgram实验Vicuna大型语言模型对抗性攻击开源项目

DeepInception是一种创新的轻量级方法，能够诱导大型语言模型（LLM）绕过安全防护，持续进行越狱操作。该方法通过构建嵌套场景，利用LLM的拟人化能力，实现自适应逃逸。实验证明，DeepInception在开源和闭源LLM（如Falcon, Vicuna, Llama-2, GPT-3.5/4/4V）上表现出高成功率，揭示了LLM的安全弱点。此研究强调了增强LLM安全措施和防范风险的重要性。

jailbreakbench - 大语言模型越狱攻防能力评估基准

AI伦理GithubJailbreakBench基准测试安全性开源项目语言模型

JailbreakBench是一个评估大语言模型越狱攻防能力的开源基准。它包含JBB-Behaviors数据集、官方排行榜和越狱字符串存储库,全面追踪越狱攻击和防御进展。研究人员可利用JailbreakBench加载越狱字符串、访问数据集、进行红队测试,以及提交新的攻击和防御方法。该项目为大语言模型安全研究提供了稳定的性能比较平台。

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Kimi AI助手提供多语言对话支持，能够阅读和理解用户上传的文件内容，解析网页信息，并结合搜索结果为用户提供详尽的答案。无论是日常咨询还是专业问题，Kimi都能以友好、专业的方式提供帮助。

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