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对抗性机器学习资源汇编攻防策略全面解析

Offensive AI 对抗性机器学习攻击类型防御措施模型漏洞 Github 开源项目

该项目汇集了对抗性机器学习领域的重要资源,涵盖模型提取、反演、投毒和规避等攻击方式,以及相应的防御策略。内容包括理论研究、实用工具和应用案例,并提供大量相关论文链接。这份全面的资料为AI安全研究和实践提供了宝贵参考。

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介绍相关项目

awesome-ml-for-cybersecurity - 网络安全机器学习资源综合指南

Github入侵检测开源项目恶意软件检测数据集机器学习网络安全

该项目汇集了机器学习在网络安全领域应用的关键资源,包括数据集、论文、书籍、演讲等。内容全面涵盖理论与实践,为研究人员和从业者提供了解和应用机器学习解决网络安全问题的参考指南。

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。

ai-exploits - AI基础设施安全威胁探析与防御工具集

AI安全GithubMetasploitNuclei开源项目机器学习漏洞利用

ai-exploits项目汇集了针对机器学习工具已知漏洞的利用程序和扫描模板。项目包含Metasploit模块、Nuclei模板和CSRF模板,为信息安全专业人员提供了解和评估AI/ML基础设施实际安全风险的工具。通过展示AI领域当前面临的安全挑战,该项目旨在提高业界对AI/ML生态系统潜在威胁的认识,促进相关安全措施的改进。

awesome-llm-security - 发现LLM安全工具和资源，了解大语言模型的安全挑战

Black-box attackDefenseGithubLLM SecurityToolsWhite-box attack开源项目

Graph-Adversarial-Learning - 图对抗学习攻防技术与研究进展综述

Github图对抗学习图神经网络开源项目攻击方法论文综述防御策略

该项目是一个图对抗学习综合资源库，收录2017年至今的攻击、防御和鲁棒性认证相关论文。资源按字母、年份和会议分类，并提供代码实现汇总。内容涵盖图神经网络攻击方法、防御策略和稳定性研究，为图对抗学习研究提供重要参考。

awesome-machine-learning-in-compilers - 编译器和程序优化中的机器学习资源集锦

Github开源项目强化学习机器学习程序优化编译器优化自动调优

这个项目收集了机器学习在编译器和程序优化领域的重要资源,包括研究论文、数据集和工具。涵盖迭代编译、指令级优化、并行映射等多个主题,提供了全面的参考材料。除学术资源外,还包括相关书籍、演讲、软件和基准测试,是该领域研究和开发的综合指南。

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。

AI-Competition-Collections - 全面的AI竞赛经验和技巧开源资源集

AI比赛经验Github开源项目数据竞赛机器学习自然语言处理计算机视觉

这是一个综合性AI竞赛资源库，囊括计算机视觉、自然语言处理、语音识别等领域的比赛经验和技巧。项目汇总了顶级赛事的解决方案，同时提供竞赛平台和相关公众号信息。对AI开发者和竞赛参与者而言，此资源库提供了丰富的学习和参考材料。

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

awesome-intelligence - 综合性网络安全情报资源集合

Exploit ObserverGithub人工智能开源项目情报漏洞网络安全

Awesome Intelligence 汇集了多种网络安全情报资源，涵盖漏洞利用、恶意软件分析、网络攻击、地缘政治等领域。项目整合了 Exploit Observer 漏洞数据库和 AI 驱动的漏洞咨询系统等工具。这些资源为安全研究人员和专业人士提供了深入了解和应对网络威胁的重要信息，有助于更全面地把握网络安全态势。

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