AutoAudit

AutoAudit-开源网络安全人工智能模型

AutoAudit 网络安全大模型自然语言处理 ClamAV Github 开源项目

AutoAudit项目开源专用于网络安全的大语言模型，致力于通过自然语言处理技术支持安全审计和防御。该模型能进行恶意代码分析、网络攻击检测和安全漏洞预测，并与ClamAV集成。当前版本基于Alpaca-Lora训练，未来将增强逻辑推理能力和数据集准确性，并加入更多安全扫描工具。

fiddler-auditor - 优化大型语言模型审核的开源工具

AI审核Fiddler AuditorGithubLLM评估NLP模型大型语言模型开源项目

Fiddler Auditor是一款开源工具，专为测试和评估大型语言模型(LLM)和NLP模型而设计。它提供了多项功能，包括通过提示扰动进行红队测试、LangChain集成、自定义评估指标和LLM比较。此工具有助于在模型部署前识别潜在弱点，如幻觉、对抗性响应和信息泄露等问题。Fiddler Auditor旨在为开发团队提供一个高效的解决方案，以增强LLM的安全性和可靠性。

Llama-3-WhiteRabbitNeo-8B-v2.0 - 开源网络安全AI模型助力攻防实践

GithubHuggingfaceLlama-3WhiteRabbitNeo人工智能开源项目模型模型使用许可网络安全

Llama-3-WhiteRabbitNeo-8B-v2.0是一款基于Llama-3架构的开源网络安全AI模型。该模型拥有80亿参数,可用于漏洞识别、渗透测试等攻防领域。模型提供API接口和本地部署方式,使用时需遵守相关限制条款。WhiteRabbitNeo系列旨在探索AI在网络安全领域的应用潜力及其社会影响。

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。

llm-guard - 大语言模型安全交互的全面防护工具

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LLM Guard是由Protect AI设计的一款全面安全解决方案，专为保障大语言模型的安全互动而打造。它具备语言过滤、数据泄露预防和抗提示注入攻击等功能，确保互动安全和隐私。项目支持多种扫描器，能有效检测和防护潜在威胁。安装简便，易于集成到生产环境中，是提升LLM安全的理想工具。

go-audit - Go语言实现的Linux审计日志系统

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go-audit是一个用Go语言编写的Linux审计日志系统，旨在替代传统的auditd守护进程。它具有类型安全和高性能的特点，输出JSON格式日志，支持多种输出方式如syslog、本地文件和Graylog2等。通过netlink与Linux内核通信，go-audit提供了安全、快速和灵活的审计日志功能。

Control Audits - AI和网络安全合规管理一体化解决方案

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Control Audits平台整合AI和网络安全合规管理，支持ISO 42001、NIST AI RMF和ISO 27001等标准。该平台提供实施优化、进度监控等功能，简化企业的AI和网络安全治理、风险及合规流程。通过直观界面和全面解决方案，Control Audits为组织提供高效的一站式合规管理服务。

AutoAct - 自主规划驱动的智能体学习框架

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AutoAct是一个创新的智能体学习框架，无需大规模标注数据或闭源模型。该框架通过自主规划合成轨迹，并自动分化子智能体群组完成任务。实验结果显示，AutoAct在多种语言模型上的表现与强基线相当或更优。这种方法为智能体学习提供了高效、可复现的新途径。

aegis - 大型语言模型的自我强化防火墙

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Aegis是一款为大型语言模型设计的自我强化防火墙。该系统通过先进的分类模型和启发式算法，有效防范提示注入、信息泄露和有害语言等威胁。Aegis不断学习新的攻击特征，为模型的输入和输出提供全面保护。开发者可以通过Python API轻松集成Aegis，提高AI应用的安全性能。

Llama-Guard-3-1B - 改进AI模型内容安全分类，降低在多平台部署成本

GithubHuggingfaceLlama 3.2Meta内容安全开源项目文本生成模型模型许可

Llama Guard 3-1B是一款专为内容安全分类设计的精调模型，能够识别大规模语言模型输入和输出中的安全性问题。模型优化后符合MLCommons标准，并降低了在移动设备上的部署成本。可通过transformers库或原始llama代码库调用，支持自定义和剔除类别。提供1B及其精简版两种版本，适用于多种操作环境。

Meta-Llama-Guard-2-8B - 基于Llama 3的先进内容安全模型

GithubHuggingfaceMeta Llama 3使用政策开源项目机器学习模型知识产权责任限制

该模型基于Llama 3开发，旨在有效分类和识别输入和输出中的不安全内容。通过风险分析和可信赖的分数，为内容合规和安全提供支持。适用于识别包括暴力、非暴力和性相关犯罪在内的11种风险类别，改善LLM用户的安全使用体验。

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