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beelzebub

安全蜜罐框架，易于实现和具备AI模拟高交互

Beelzebub蜜罐框架网络安全AI技术DockerGithub开源项目

Beelzebub是一个高安全性的蜜罐框架，用于检测和分析网络攻击。它支持低代码实现，并使用AI模拟高交互蜜罐行为。支持SSH、HTTP、TCP蜜罐，集成Prometheus、Docker和RabbitMQ，能够部署在kubernetes集群上。提供实时攻击更新的Telegram频道，并支持Ollama和OpenAI集成。

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介绍相关项目
Auto-GPT-Benchmarks - 自动化智能代理基准测试框架评估代码检索记忆和安全性能
AI代理Auto-GPTGithub基准测试开源项目性能评估排名
Auto-GPT-Benchmarks 是一个自动化智能代理基准测试框架，用于客观评估代理在代码、检索、记忆和安全性方面的性能。框架提供详细评分和排名，有助于开发者优化代理性能。尽管该项目已被弃用，其功能已转移至 AutoGPT 主仓库的 benchmark 文件夹。最新测试结果显示 Beebot、mini-agi 和 Auto-GPT 表现最佳。
falco - 云原生运行时安全工具 实时监控Linux系统行为
FalcoGithub云原生容器安全开源项目系统监控运行时安全
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juice-shop - 现代化不安全Web应用程序模拟平台
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OWASP Juice Shop是一个开源的不安全Web应用程序，用于安全培训、CTF比赛和安全工具测试。它涵盖OWASP Top Ten漏洞和真实应用中常见的安全缺陷。项目提供多种安装方式，支持多个Node.js版本，并配有详细文档和官方指南。作为Web应用安全学习平台，Juice Shop模拟了现实环境中的各种漏洞，为安全专业人员提供实践机会。通过模拟真实电商网站，它展示了常见的Web安全漏洞，不仅适用于安全培训和CTF比赛，还可作为测试安全工具的靶机。丰富的文档和指南资料有助于用户深入理解Web应用安全，为安全研究和学习提供了一个全面的实践环境。
securityonion - 开源网络安全监控与威胁响应平台
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Security Onion 2.4是一个开源的网络安全监控平台，整合多种工具提供全面的威胁检测和响应功能。该平台包含直观的仪表盘、实时警报、高级搜索和数据包捕获等特性，有助于安全团队快速发现和处理潜在威胁。作为一个适用于不同规模组织的项目，Security Onion 2.4为网络安全管理提供了综合性解决方案。
SecGPT - 网络安全自动化解决方案，集成渗透测试与漏洞扫描
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SecGPT 是一个开源项目，结合 LLM 技术，专注于网络安全的提升。通过 AI 决策和插件功能，SecGPT 可执行网站渗透、漏洞扫描、代码审计等任务，帮助企业识别和修复安全漏洞，保障网站安全。项目正在持续开发中，欢迎感兴趣的开发者加入。
Metabob - 智能代码审查工具，优化软件质量和安全性
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Metabob运用先进的图注意力网络和生成式AI技术，为开发者提供全面的代码审查服务。它能够识别复杂的逻辑问题，包括跨代码库的问题，并自动生成修复方案。支持Python、Java等多种编程语言，可轻松集成到GitHub、VS Code等平台。Metabob不仅提高代码质量和可靠性，还能有效增强软件安全性，是开发团队的理想选择。
Hebbia - 企业级AI工作平台提升效率创造价值
AI工作流AI工具Hebbia企业AI商业洞察数据分析
Hebbia是一个专为企业设计的AI工作平台，能处理海量多模态数据，执行复杂工作流程，并提供全透明的操作追踪。凭借强大的企业级安全性，Hebbia赢得了众多大型受监管机构的信任。该平台支持1000多个实际应用场景，涵盖投资分析、尽职调查、合同审查等领域，帮助企业提高效率，挖掘洞察，创造商业价值。Hebbia致力于为企业量身定制AI解决方案，增强其核心竞争力。
cloudfox - 云环境安全评估与攻击路径分析工具
CloudFoxGithub云安全开源工具开源项目攻击路径渗透测试
CloudFox是一款开源命令行工具，专注于在云基础设施中发现潜在攻击路径。支持AWS、Azure和GCP等主流云平台，提供资源枚举、权限分析和密钥检测等功能。该工具能够帮助安全专业人员快速获取云环境态势感知，识别安全风险，提升云安全评估效率。CloudFox适用于渗透测试和安全审计等场景，为云环境安全分析提供了有力支持。
openai-security-bots - OpenAI API驱动的Slack安全机器人优化工作流程
API集成GithubOpenAISlack机器人安全团队工作流程开源项目
OpenAI Security Bots是一个开源项目，提供多个基于OpenAI API的Slack机器人，用于优化安全团队工作流程。项目包括分类、事件响应和SDLC等专用机器人，每个机器人均配有详细文档。这些工具旨在提高安全团队效率，增强应对安全挑战的能力。项目采用pre-commit工具维护代码质量，欢迎开发者贡献。
safeguards-shield - 增强人工智能应用的安全防护开发工具
GithubLLMsSafeguards Shield保护层安全风险工具包开源项目
Safeguards Shield是一个旨在安全、可靠使用大型语言模型(LLMs)的开发者工具包。本工具包提供保护层功能，能够防御恶意输入并过滤模型输出，使AI应用从原型快速转向生产阶段。此外，包含超过20种即用型检测器，为生成式AI(GenAI)应用提供全面的安全保障，并助力缓解LLM的可靠性与安全隐患。工具包还支持监控事件、成本及关于AI的责任指标，支持应用的长期发展。
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