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。

ScoutSuite - 开源多云安全审计工具自动识别配置风险

GithubScoutSuite云安全审计多云环境开源工具开源项目配置评估

ScoutSuite是一款开源多云安全审计工具，通过云服务API收集配置数据并自动识别风险区域。支持AWS、Azure、GCP等主流云平台，为安全专业人员提供云账户的即时安全状况。具备离线分析功能，大幅简化了云环境的安全评估流程。

ChatAFL - 使用大型语言模型的协议模糊测试工具

AFLNetChatAFLGithubLLMNDSSProfuzzBench开源项目

ChatAFL是一个基于AFLNet的协议模糊测试工具，利用大型语言模型（LLM）进行结构感知变异、丰富种子消息和突破状态覆盖。结合ProfuzzBench，实现无缝集成并提升状态和代码覆盖率，支持协议测试分析、实验数据生成和结果可视化，适用于需要高效和深入测试网络协议的研究和应用。

llm-attacks - 研究大语言模型的对抗性攻击与安全防御

GCG算法GithubLLM攻击实验复现对抗性攻击开源项目语言模型

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。

Monitaur - AI生命周期管理与风险控制平台

AI工具AI治理Monitaur合规性模型风险管理责任AI

Monitaur提供AI全生命周期管理平台,整合数据、治理、风险和合规功能。该平台支持从政策制定到自动化的AI治理流程,助力企业降低AI风险,发挥AI潜力,实现负责任的AI应用。通过统一解决方案,Monitaur将AI治理意图转化为可执行的实践。

awesome-large-audio-models - 音频AI模型前沿进展与资源汇总

Github大型音频模型开源项目语音合成语音识别跨模态AI音乐生成

本项目汇总了音频AI领域的精选资源,涵盖语音识别、合成、翻译等多个方向的前沿进展。定期更新最新论文和开源实现,为研究者和开发者提供全面了解音频AI发展的平台。内容包括主流大型音频模型、各应用领域技术及大规模数据集,是音频AI研究的重要参考资料。

garak - 生成式AI漏洞检测工具，评估语言模型安全性

GithubLLMgarakprompt injection开源项目数据泄露漏洞扫描

该工具检查LLM的潜在故障，包括幻觉、数据泄露、提示注入、错误信息、生成有害内容和越狱等。作为免费的命令行工具，支持多种生成模型，如Hugging Face、Replicate、OpenAI等。用户可通过pip或GitHub安装最新版本，并提供详尽的日志记录和报告功能，帮助识别和修复语言模型的漏洞。

Autoblocks - 全面优化和评估AI产品的一站式平台

AI产品AI工具产品分析测试与评估监控与保护调试

Autoblocks为AI产品团队提供综合工作平台，专注于LLM产品优化。功能包括可靠性测试、实时监控、错误调试、数据分析、提示管理和RAG优化。兼容多种AI系统和框架，支持主流编程语言。促进团队协作，提升AI产品开发效率，同时确保数据安全和隐私保护。

awesome-MLSecOps - 机器学习安全运维工具与资源精选MLSecOps实践指南

AI安全GithubMLSecOps开源工具开源项目攻击向量机器学习

该项目汇集了机器学习安全运维(MLSecOps)领域的开源工具、资源和教程。内容涵盖安全工具、数据保护、代码安全、攻击向量分析等多个方面,为从业者提供全面的参考资料。项目适合不同层次的MLSecOps实践者,有助于提升机器学习系统的整体安全性。

llm-sp - 开源大语言模型的安全与隐私资源整理

GithubLLMsPrivacyPrompt InjectionSecurityVulnerabilities开源项目

本项目整理了有关大语言模型（LLM）安全与隐私的研究资源，从提示注入和越狱等基本脆弱性到高级攻击和防御措施。定期更新，提供最新的研究成果和实验数据，帮助研究者和开发者了解LLM的安全挑战及应对策略。所有资源都在GitHub和Notion上开放，欢迎社区的合作和贡献。

VulBERTa-MLP-MVD - 基于深度学习优化技术的源代码漏洞检测解决方案

GithubHuggingfaceVulBERTa代码安全开源项目模型深度学习源代码预训练漏洞检测

VulBERTa-MLP-MVD是一款基于深度学习的源代码漏洞检测工具。该模型在开源C/C++项目代码上预训练RoBERTa架构，有效学习代码语法和语义知识。经Vuldeepecker、Draper等多个数据集评估，VulBERTa展现出卓越的漏洞识别能力。其简化的分词流程提高了易用性，同时在训练数据量和模型规模上保持了较低开销，为代码安全分析提供了高效解决方案。

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