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机器学习安全运维工具与资源精选MLSecOps实践指南

该项目汇集了机器学习安全运维(MLSecOps)领域的开源工具、资源和教程。内容涵盖安全工具、数据保护、代码安全、攻击向量分析等多个方面,为从业者提供全面的参考资料。项目适合不同层次的MLSecOps实践者,有助于提升机器学习系统的整体安全性。

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该项目精选顶尖大学公开的机器学习课程资源,覆盖计算机科学、数学统计、人工智能、机器学习、深度学习等领域。还收录大型公司机器学习项目案例,按主题和专业分类整理。资源涵盖从基础到高级应用的完整学习路径,为全面学习机器学习工程提供系统指引。

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Github安全加固容器安全开源项目操作系统安全最佳实践网络安全

这是一个全面的安全加固资源库，包括指南、最佳实践、清单、基准和工具等。涵盖GNU/Linux、Windows、macOS、网络设备、虚拟化和容器等多个领域的安全加固建议。为IT专业人员提供系统性的安全加固参考，有助于提升系统和服务的安全性。内容不断更新，欢迎社区贡献。

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Awesome Cyber Security University汇集了精选的网络安全免费学习资源,涵盖入门教程、红蓝队技能、CTF练习等多个方面。项目通过系统化学习路径和实践任务,帮助学习者循序渐进掌握网络安全技能。资源内容丰富全面,适合不同水平的学习者使用,是一个实用的网络安全学习资源库。

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Awesome Intelligence 汇集了多种网络安全情报资源，涵盖漏洞利用、恶意软件分析、网络攻击、地缘政治等领域。项目整合了 Exploit Observer 漏洞数据库和 AI 驱动的漏洞咨询系统等工具。这些资源为安全研究人员和专业人士提供了深入了解和应对网络威胁的重要信息，有助于更全面地把握网络安全态势。

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Awesome项目是一个涵盖广泛的技术资源库，汇集了从JavaScript、Python到机器学习、区块链等热门领域的优质开源项目。这个由社区维护的平台为开发者提供了便捷的途径，助力他们快速找到高质量的开发工具、框架和学习资料。通过定期更新，确保技术爱好者能够获取最新、最实用的资源信息。

DevSecOps - DevSecOps工具库与最佳实践方法论

DevSecOpsGithub供应链安全安全自动化开源工具开源项目持续集成

该项目整理了一套完整的DevSecOps开源工具和方法论资源库。内容涵盖软件开发全生命周期,包括预提交检查、秘密管理、依赖分析、容器和云安全等多个领域。此外还介绍了威胁建模、混沌工程等前沿理念。旨在为开发人员提供实用的DevSecOps实践指南,助力在各个阶段融入安全措施。

learning-llms-and-genai-for-dev-sec-ops - 开发、运维、安全角度的LLM和GenAi学习指南

GenAiGithubLLMsLangchainPython开发运维安全开源项目

该仓库提供了一系列关于LLM和GenAi的课程，覆盖开发、运维和安全领域。课程基于Langchain框架，示范了如调用OpenAI、使用向量数据库和缓存策略等实例。还包括OWASP十大威胁、提示注入检测和缓解等安全问题。适合具备Python基础的开发者，通过这些课程可以全面掌握LLM和GenAi的实际应用。

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ai-exploits项目汇集了针对机器学习工具已知漏洞的利用程序和扫描模板。项目包含Metasploit模块、Nuclei模板和CSRF模板,为信息安全专业人员提供了解和评估AI/ML基础设施实际安全风险的工具。通过展示AI领域当前面临的安全挑战,该项目旨在提高业界对AI/ML生态系统潜在威胁的认识,促进相关安全措施的改进。

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