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整合多源公开黑名单的自动更新威胁情报平台

IPsum是一个自动化威胁情报平台,每日整合和分析30多个公开的可疑及恶意IP地址列表。该系统生成一个全面的IP地址数据库,并基于各IP在不同黑名单中的出现频率进行排序。这为网络安全专业人士提供了一个高效工具,用于快速识别潜在威胁并制定防御策略。IPsum的数据易于获取和部署,有助于增强整体网络安全防护能力。通过日常自动化流程,IPsum汇集和处理来自多个公开来源的可疑IP数据,提高了恶意IP识别的准确性,并为网络安全团队提供了便捷的工具,用于快速实施和更新网络防御措施。IPsum的设计简化了威胁情报的获取和应用过程,有效支持了网络安全策略的制定和执行。

fusio - 全功能开源API管理平台 助力创新解决方案
API管理平台FusioGithubREST APISDK生成开源项目
Fusio是一款功能全面的开源API管理平台,支持API产品开发、API网关、SPA后端、低代码平台和API框架等多种用途。该平台内置OpenAPI和SDK生成、Webhook、速率限制、OAuth2授权、API货币化、数据验证和分析等企业级功能。Fusio还提供用户管理和多种应用集成,让开发者可以专注于核心业务逻辑。
burpgpt - 使用AI技术提升网络安全漏洞检测
AI分析Burp SuiteBurpGPTGithubOpenAI模型安全漏洞开源项目
BurpGPT Pro版推出,面向专业人士和网络安全团队,提供强大的功能和用户友好界面,提升安全漏洞检测能力。该扩展通过OpenAI模型分析网络流量,生成自动化安全报告,并支持自定义分析提示,以提高检测精度和覆盖面。访问官网了解更多详情及最新更新。
psi - 开源框架助力多模态集成AI系统开发
GithubPlatform for Situated Intelligence人工智能多模态系统开源框架开源项目流数据处理
Platform for Situated Intelligence (\psi)是一个开源框架,专注于多模态集成AI系统的开发和研究。它提供高性能基础设施处理多模态时序流数据,并配备数据可视化、标注和处理工具。\psi包含丰富的组件生态系统,支持各类传感器、处理技术和执行器。该框架适用于开发社交机器人、混合现实系统等应用,尤其擅长处理流式传感器数据、整合多种AI技术,并满足低延迟要求。
awesome-soc - 构建和运营SOC及CSIRT的最佳实践与文档资源
CMMCSIRTGithubSIEMSOARSOC开源项目
本资源集合提供构建和运营安全运营中心(SOC)及计算机安全事件响应团队(CSIRT)的最佳实践和文档。内容涵盖工具、概念、威胁情报、管理及培训模块,基于作者在SOC/CSIRT领域的经验和知名论文。主要强调检测和事件响应的重要性,适合安全领域的从业者深入学习和应用。
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。
Mr.Holmes - 开源情报收集工具 支持多平台多语言的全面解决方案
GithubMr.HolmesOSINT工具信息收集开源情报开源项目网络安全
Mr.Holmes是一款功能全面的开源情报收集工具。它从公开互联网资源获取域名、用户名和电话号码信息,支持Google Dorks搜索,使用代理保证匿名性。该工具集成了交互式地图、编码解码、假设生成、邮箱查询等功能,可在Linux、Mac、Windows和Termux等平台运行,并提供图形界面。Mr.Holmes为研究和教育目的提供了一站式的信息收集解决方案。
SummaVerse - 智能文档分析与协作式问答工具平台
AI工具AI文档总结SummaVerse协作聊天机器人定制模板智能摘要
SummaVerse平台集成AI技术,提供智能文档分析和协作式问答功能。系统可生成准确文档摘要,支持多种文档格式,并提供可定制的聊天机器人模板。该工具适用于研究人员、教育机构和企业,有助于简化工作流程和提高学习效率。平台重视数据安全和隐私保护,并提供多种灵活的定价方案。
omniparse - 多类型非结构化数据解析与结构化平台
GithubOmniParse多媒体处理开源项目文档解析结构化数据网页爬取
OmniParse是一个专注于非结构化数据处理的开源平台。该平台能够解析文档、表格、图像、视频、音频和网页等多种格式,将其转化为结构化数据,以便于生成式AI应用使用。OmniParse支持约20种文件类型,具备本地处理能力,无需依赖外部API。这使其适用于多种AI应用场景,包括检索增强生成(RAG)和模型微调等。
vigil-llm - 多层防御工具,评估和保护LLM提示安全
APIGithubLLMVigil安全扫描开源项目提示注入
Vigil-llm是一款评估大型语言模型提示和响应安全性的开源工具。它集成了向量数据库、启发式规则、变压器模型等多种扫描模块,能够有效检测提示注入、越狱等潜在威胁。该工具支持本地和OpenAI嵌入,内置常见攻击签名库,可作为Python库或REST API使用,为LLM应用构建全方位的安全防护体系。
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。
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