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开源LLM漏洞扫描工具，保护您的AI安全

Agentic SecurityLLM安全开源工具漏洞扫描API集成Github开源项目

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。

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介绍相关项目
ps-fuzz - 加强生成式AI应用的安全评估工具
GenAIGithubLLMPrompt Fuzzer动态测试安全评估开源项目
Prompt Fuzzer 是一个开源工具，用于评估和强化生成式人工智能（GenAI）应用的系统提示安全性。它通过模拟各类基于大型语言模型（LLM）的动态攻击，提供详细的安全评估，帮助识别并修复潜在漏洞。该工具根据应用的独特配置和领域调整测试，并提供一个交互式的 Playground 界面，便于迭代改进系统提示。Prompt Fuzzer 还支持多线程测试和多种 LLM 提供商的集成，确保全面的测试覆盖。其高效功能，使其成为开发高安全性 GenAI 应用的关键工具。
cover-agent - 自动生成测试，提高代码覆盖率的工具
CodiumAICover AgentGithub单元测试开源项目生成式AI自动化测试生成
CodiumAI Cover Agent 通过自动生成测试来增强现有测试套件，有效提升代码覆盖率。使用先进的生成式AI模型，Cover Agent 简化并自动化了单元测试创建，确保软件开发质量。支持多种LLM模型，并可集成到流行的CI平台，适用于终端或CI环境。该工具还提供详细日志记录和示例代码，帮助用户快速上手。
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WhyLabs - 全面的AI应用监控与安全优化解决方案
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WhyLabs平台专注于AI可观察性、大语言模型安全和模型监控。该平台覆盖大语言模型、生成式AI和预测性AI等多种应用场景，提供实时防护机制以阻止有害交互、数据泄露和幻觉问题。通过无缝集成、严格的隐私保护和可定制仪表板，WhyLabs能够帮助企业全方位保障AI应用的安全性、可靠性和性能表现，同时加速AI问题的诊断和解决。
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AzureGoat是一个模拟易受攻击Azure基础设施的开源项目，涵盖OWASP Top 10 Web应用安全风险(2021)和云服务配置错误。通过基础设施即代码(IaC)部署，提供云安全测试、IaC审计、安全编码等实践环境。项目包含多个独立Web应用模块，采用不同技术栈，适合学习和研究Azure云安全。
awful-ai - 用于追踪当前AI的使用情况的列表
Awful AIGithub人工智能国防及军事使用开源项目歧视热门监控
Awful AI是一个策划的清单，追踪当前AI技术的可怕用途，旨在提高公众对这些技术在社会中误用的意识。该项目收录了导致歧视、误导和侵犯隐私的AI应用案例，并探讨可能的预防技术开发，以期抵制这些负面影响。此外，Awful AI还通过平台，激发公众和研究者之间的讨论，共同推动技术的负责任使用。
LLM-X - 多模型集成的大语言模型API管理平台
AI工具API集成LLM-X.AI大语言模型安全管理开发工具
LLM-X平台通过单一API整合多个大语言模型，提供安全的令牌管理和统一的LLM集成。该平台支持OpenAI、Anthropic等知名提供商，并具备API使用可视化功能。LLM-X简化了开发流程，无需管理基础设施，使开发者能专注于创新而非技术细节，从而提高工作效率。平台支持多个领先的大语言模型，让开发者能够轻松地在工作流中使用各种LLM，并通过成本跟踪功能优化资源利用。
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VoltSec.io提供基于深度学习技术的渗透测试即服务(PTaaS)，结合专业团队经验，帮助企业识别和应对数字威胁。作为cybersecurity领域的创新者，VoltSec.io整合了最新的pentest技术，利用人工智能提升网络安全防御能力，为企业在复杂网络环境中的数字资产提供全面保护。
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AgentLego是一个提供多种工具API的开源库，旨在增强基于大语言模型的代理功能。它支持多模态工具，如视觉感知、图像生成与编辑、语音处理等，且易于集成到LangChain、Transformers Agents和Lagent等框架中。同时，AgentLego支持远程访问和工具服务，适用于需要大型机器学习模型或特定环境的应用。
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