misp-taxonomies

用于安全信息共享的通用分类标准库

misp-taxonomies是一套用于标记、分类和组织安全信息的通用分类标准库。它支持分布式用户和组织使用统一词汇,以机器标签形式在MISP等信息共享平台中应用。该项目涵盖网络安全事件、威胁情报、隐私保护等多个领域的分类标准,有助于高效标记和管理各类安全相关信息。

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介绍相关项目

Transfer-Learning-Library - 高效且易用的迁移学习库，支持多种算法和任务

APIGithubPyTorchTLlibTransfer Learning开源项目机器学习

Transfer Learning Library (TLlib) 是一个开源的迁移学习库，基于PyTorch设计，具备高性能和易用性。该库支持多种方法，如域对齐、域转换和半监督学习，适用于分类、回归、目标检测、分割和关键点检测等任务。提供丰富的示例代码和详细文档，并支持pip安装。这是研发新算法或应用现有算法的理想工具，适用于研究和工程实践。

imodelsX - 多功能文本模型分析与优化库

GithubimodelsX可解释性开源项目文本模型机器学习自然语言处理

imodelsX是一个与Scikit-learn兼容的Python库，专注于文本模型和数据的解释、预测和优化。该库集成了多种可解释的建模技术，包括Tree-Prompt、iPrompt和Aug-Linear等。imodelsX还提供LLM封装器和数据集封装器等实用工具，简化文本数据处理流程。通过支持多种解释方法，imodelsX能够生成自然语言解释，并为用户提供易于实现的基线模型。

MediaInfoLib - 统一展示音视频文件技术和标签数据的开源库

GithubMediaInfoLib开源项目技术数据标签数据视频文件音频文件

MediaInfoLib是一个开源库，用于提取和展示音视频文件的技术和标签信息。该库支持多种音视频格式，以统一的方式呈现关键数据，适用于开发者和媒体工作者。项目采用BSD-2-Clause许可证，允许自由使用和修改，并保持持续更新。

yara - 多功能恶意软件分析和识别引擎

GithubYARA多平台字符串匹配开源项目恶意软件分析规则创建

YARA是一个开源的恶意软件分析引擎，能够基于文本或二进制模式创建规则来识别和分类恶意软件。它支持多平台运行，提供命令行界面和Python接口。YARA以其灵活性和强大的功能受到Cisco、FireEye、Kaspersky等众多知名安全公司的青睐，已成为网络安全领域的重要工具。

API-SecurityEmpire - API安全与渗透测试的综合资源库

API安全GithubGraphQLRESTfulSOAP开源项目渗透测试

API-SecurityEmpire项目汇集了API安全和渗透测试的综合资源，包含思维导图、技术技巧和实用工具。涵盖API侦察、RESTful、SOAP和GraphQL攻击等多个方面，结合OWASP API Top 10和实战经验编制。项目提供最新工具和方法论，旨在帮助安全专业人员深入理解和有效测试API安全。同时推荐了实践环境，便于用户检验和提升相关技能。

tracecat - 集成了无代码工作流构建器、自动化代码编译器和企业级开源工具的安全自动化平台

GithubSOARSecOpsTracecat安全工程开源项目自动化工作流

Tracecat 是一个开源的 Tines 和 Splunk SOAR 替代方案，专为安全工程师设计。该平台集成了无代码工作流构建器、自动化代码编译器和企业级开源工具，使安全团队能够轻松创建、扩展和维护安全工作流。Tracecat 支持拖放界面和代码配置的自动化，并提供案例管理、仪表盘 UI 和命令行接口。适用于安全运营、安全工程师和 MDR，帮助快速构建和嵌入可扩展的安全工作流应用。

deepdataspace - 开源计算机视觉数据集工具提供可视化标注和分析功能

DeepDataSpaceGithub开源数据集工具开源项目数据可视化数据标注模型分析

DeepDataSpace是一个开源计算机视觉数据集工具，提供交互式数据可视化、探索和智能标注功能。支持多平台和协作工作流，易于安装使用。通过直观界面帮助用户高效管理和分析大规模图像数据集，适用于CV项目开发和研究。

awesome-yara - YARA规则和资源的综合集合

GithubYARA威胁情报安全工具开源项目恶意软件检测规则库

Awesome YARA是一个精心策划的YARA规则、工具和资源集合。它汇集了众多安全研究者和公司提供的YARA规则,涵盖恶意软件检测、威胁狩猎等应用场景。此外还包括YARA相关工具、服务、语法高亮器,以及教程视频等资源。该项目持续更新,为YARA用户和安全研究人员提供全面的参考。

loghub - 系统日志数据集资源库促进AI日志分析研究

AI分析GithubLoghub开源项目日志数据集系统日志

Loghub汇集了多个领域的原始系统日志数据集，包括分布式系统、超级计算机和操作系统等。这些未经处理的数据集保留了原始特征，为AI日志分析研究提供了重要资源。项目已获得450多个学术和工业组织的使用，并提供数据集下载和相关研究论文引用，全面支持日志分析研究。

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