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

libtins - 跨平台高级C++网络数据包分析与构建库

C++库Githublibtins开源项目抓包数据包处理网络数据包

libtins是一款面向网络安全和数据包分析的高级C++库。它提供跨平台、高效的API，用于创建、发送、接收和操作网络数据包。支持WPA2解密、802.11协议和TCP ACK跟踪。依赖libpcap和openssl，可选择性禁用功能以减少依赖。启用C++11时性能更优。

voice-safety-classifier - 语音聊天毒性检测的高精度分类工具

GithubHuggingfacetoxicity detection多标签分类开源项目模型模型评估语音安全音频分类

该项目提供了一个新的语音聊天毒性检测基准模型，基于大规模数据集开发。模型使用WavLM base plus权重，经过2,374小时语音多标签微调，输出标签包括Profanity、DatingAndSexting、Racist、Bullying等。评估显示模型在二元分类任务中的精度达到94.48%。使用者可通过特定命令运行模型权重进行应用。

InsTag - LLM监督微调数据分析与优化工具

GithubInsTagLLM开源项目数据分析标签系统监督微调

InsTag是大型语言模型监督微调数据分析工具,通过标记和分类用户查询,量化评估数据多样性与复杂性。该工具为研究人员提供模型训练优化依据,基于InsTag分析结果,仅需6K样本即可训练出TagLM模型。在MT-Bench评测中,TagLM表现优于多个开源LLM,凸显了InsTag在提升LLM训练效率方面的价值。

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。

awesome-semantic-search - 语义搜索与语义相似性全面资源

AIGithubNLPSemantic SearchSemantic SimilarityText Embedding开源项目

综合性语义搜索和相似性资源库，包含多领域的学术论文、工具和数据集，适用于搜索引擎优化和信息检索研究，不仅限于文本，还涵盖图像、语音等应用。

semantic-segmentation - 提供丰富数据集和易于定制的语义分割模型

GithubPyTorchSOTASemantic Segmentation开源项目数据集模型库

该项目提供易于使用和定制的SOTA语义分割模型，支持多种任务和数据集。适合高精度和定制应用场景，涵盖场景解析、人类解析、人脸解析等任务。特点包括多种主干网络和分割模型，支持PyTorch、ONNX、TFLite等框架的推理和导出。即将迎来重大更新，包括新的训练流程、预训练模型、教程和分布式训练支持。用户可通过详细文档和示例轻松使用并配置定制数据集，实现高效的语义分割。

mistral-common - Mistral模型工具集，高级分词器和API验证解决方案

API集成GithubMistral Commontokenization开源项目模型工具自然语言处理

mistral-common是一套简化Mistral模型使用的工具集。它提供三个版本的高级分词器，支持文本与标记转换、工具解析和结构化对话处理。该项目集成了API验证和规范化功能，支持pip安装和源码构建。兼容多种开源和端点模型，为开发者提供了高效的Mistral模型集成解决方案。

TEXTOIR - 开放式意图识别的综合工具包

GithubTEXTOIR开放集分类开源项目意图识别聚类自然语言处理

TEXTOIR是一个专注于开放式意图检测和发现的综合工具包。它集成了最新算法,提供可扩展接口和统一数据设置,便于研究人员进行公平可复现的实验。该项目支持多个基准数据集,持续更新模型和方法,并配有可视化平台。TEXTOIR致力于推动文本开放意图识别领域的研究进展。

Time-Series-Library - 开源深度学习时间序列分析工具库

GithubTSLib开源项目异常检测时间序列深度学习预测

TSLib为深度学习研究者提供了一个专业开源时间序列分析库，涵盖广泛的应用领域，如长短期预测、数据填充、异常检测和分类。本库提供清晰的代码基础，支持时间序列模型的评估与开发，包括最新的模型评估和深度时间序列研究成果。该工具适合科研和开发人员使用，以推动时间序列分析的未来研究与实践。

models - 探索最先进的机器学习模型与技术

GithubONNX Model Zoo图像分类对象检测开源项目机器学习模型语言处理

ONNX Model Zoo是一个开源平台，汇集了各种预训练且处于技术前沿的机器学习模型，涵盖计算机视觉、自然语言处理等多个领域。旨在为开发者、研究人员和技术爱好者提供高效实用的AI工具，加速机器学习技术的应用和发展。此外，ONNX Model Zoo支持多种框架和工具，通过共同的文件格式和操作集，促进了AI开发的灵活性和互操作性。平台以开放性和社区驱动的特性为己任，含有诸如图像分类、对象检测等主要模型，并通过简易接口及高级工具满足不同用户需求，使其既适应初学者也满足专业人士的需求。

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