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detection

跨平台网络和主机安全检测规则集

Detection是一个开源项目,提供了一套相互关联的网络和主机检测规则,旨在提高威胁检测和追踪的可见性和上下文。该项目支持Snort 3、Yara和ClamAV规则,每个规则包含相应元数据,便于交叉引用。项目还提供辅助脚本,用于自动生成基于哈希和证书的Yara规则,为网络安全专业人员提供了实用的工具集,有助于增强安全防御能力。目前支持的规则类型包括Snort 3、Yara和ClamAV,未来还将扩展支持更多签名和格式,持续增强其在网络安全领域的应用价值。

llm_rules - RuLES基准测试评估语言模型遵循规则能力
GithubLLMRuLES基准测试开源项目规则遵循语言模型评估
RuLES是一个评估语言模型遵循规则能力的基准测试项目。它提供多种测试场景,如身份验证和问答。项目包括评估脚本、红队测试工具和测试用例可视化工具。研究人员可以评估不同语言模型遵循简单规则的表现,并计算RuLES得分。项目还包含GCG攻击和模型微调的相关代码与指南。
deep_learning_object_detection - 探索深度学习在目标检测领域的最新进展
GithubR-CNNSSDdeep learning开源项目性能表目标检测
本项目汇总自2014年以来的目标检测相关深度学习研究论文,含最新论文、代码实现及性能数据。资源周期性更新,旨在为开发者和研究人员提供有价值的信息参考,帮助掌握领域前沿技术与动态。
CodeThreat - 智能化静态应用安全测试方案
AI工具AI技术CodeThreatSAST代码安全分析软件开发
CodeThreat专注于静态应用安全测试(SAST)领域,提供智能化解决方案。其核心优势在于全面准确的代码分析和低误报率。该方案支持DevSecOps实践,能快速发现并修复代码安全问题,从而增强应用程序整体安全性。平台界面直观易用,文档完善,适合不同规模的组织采用。
h4cker - 网络安全资源库,助您提升攻防技能
GithubHackerRepoOmar Santos开源项目渗透测试网络安全逆向工程
该资源库由Omar Santos维护,提供全面的网络安全资源,如脚本、工具和代码等。包含超过10,000个参考资料,帮助攻防安全专业人士提升技能。主要内容包括道德黑客技术、逆向工程与恶意软件分析、威胁情报与威胁狩猎、数字取证与事件响应、人工智能安全研究等。用户可通过克隆或下载资源深入了解相关领域。
StratosphereLinuxIPS - Slips是基于机器学习的开源网络入侵防御系统
GithubSlips入侵防御系统开源软件开源项目机器学习网络安全
Slips是一款强大的开源网络入侵防御系统,通过机器学习检测网络流量中的恶意行为。它支持实时分析网络流量、PCAP文件和来自Suricata等工具的网络流,结合了训练模型、威胁情报和专家规则来触发警报。Slips适用于Linux和MacOS,提供图形和命令行界面,是一个功能全面的网络安全工具。系统能够检测目标攻击和命令控制通道,并可与外部平台集成,实现自动威胁情报更新。
Overwatch Data - 开源情报平台提供多领域实时洞察和分析
AI工具Overwatch Data安全情报情报平台数据可视化深层网络
Overwatch Data作为综合开源情报平台,整合社交媒体、新闻、深网和暗网数据,为企业和政府机构提供网络、欺诈、安全、供应链和市场等领域的实时洞察。平台特色包括直观的数据可视化、实时执行摘要生成和新闻数据对话功能。通过筛选关键信息,该平台旨在节省用户时间,为决策提供有力支持。
DevSecOps - DevSecOps工具库与最佳实践方法论
DevSecOpsGithub供应链安全安全自动化开源工具开源项目持续集成
该项目整理了一套完整的DevSecOps开源工具和方法论资源库。内容涵盖软件开发全生命周期,包括预提交检查、秘密管理、依赖分析、容器和云安全等多个领域。此外还介绍了威胁建模、混沌工程等前沿理念。旨在为开发人员提供实用的DevSecOps实践指南,助力在各个阶段融入安全措施。
OneRuleToRuleThemStill - 高效优化的密码破解规则集 性能无损
GithubOneRuleToRuleThemStill哈希攻击密码破解开源项目数据泄露规则优化
OneRuleToRuleThemStill是一个优化的密码破解规则集,在保持全部性能的同时减少了约6.9%的规则数量。该项目整合了多个知名规则集,并通过分析Lifeboat和LastFM数据泄露数据集进行了优化。它为安全研究和渗透测试提供了更高效的密码破解策略。项目持续更新,改进包括规则去重、扩展数据集和基于频率的规则排序。
multispectral-object-detection - 多光谱图像融合的高效目标检测方法
GithubTransformerYOLOv5多光谱目标检测开源项目计算机视觉跨模态融合
该项目提出了Cross-Modality Fusion Transformer (CFT)多光谱目标检测方法,利用Transformer架构融合RGB和热红外图像信息。CFT在FLIR、LLVIP等数据集上取得了优秀的检测结果,尤其在夜间场景表现突出。这为多光谱目标检测提供了一种新的解决方案。
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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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