foolbox

基于EagerPy的机器学习模型对抗攻击工具

Foolbox 攻击深度学习 Foolbox 3 机器学习 Github 开源项目

Foolbox是一个Python库，用于对深度神经网络进行对抗攻击，兼容PyTorch、TensorFlow和JAX。基于EagerPy重写，提供高性能和批处理支持，以及前沿的对抗攻击方法和类型检查功能。官方指南、教程和API文档可帮助快速上手。社区支持贡献新方法以提升模型稳健性。

文档

awesome-llm-security - 发现LLM安全工具和资源，了解大语言模型的安全挑战

Black-box attackDefenseGithubLLM SecurityToolsWhite-box attack开源项目

ai-exploits - AI基础设施安全威胁探析与防御工具集

AI安全GithubMetasploitNuclei开源项目机器学习漏洞利用

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。

Awesome-FOFA - 网络安全专家的开源工具箱

APT追踪FOFAGithub信息收集开源项目网络安全资产发现

Awesome-FOFA是GitHub上的开源网络安全资源库，整合了FOFA网络空间测绘平台的使用指南和应用案例。从新手教程到高级APT追踪，涵盖资产发现、数据获取和恶意软件分析等主题。该项目还包含FOFA API工具和工作流程，为网络安全专业人员提供全面的学习和实践资源。

lightning-uq-box - 神经网络不确定性量化开源工具库

GithubLightning-UQ-BoxPyTorch不确定性量化开源项目机器学习深度学习

Lightning-UQ-Box是基于PyTorch的开源库，为神经网络提供多种不确定性量化技术。该库实现了多种UQ方法，支持不同架构和理论基础，便于在数据集上比较方法效果。它简化了UQ在工作流中的应用，降低了使用门槛，有助于促进UQ方法的比较和开发，并注重实验的可重现性。

promptfoo - 本地LLM应用测试与评估工具

GithubLLM应用promptfoo基准测试开源项目测试驱动开发自动化红队

提供专业工具集，专为本地测试、评估及红队操作LLM应用设计。支持多种模型和API，确保应用安全可靠，提升评估效率并自动评分输出。适用于CLI、库和CI/CD环境，支持OpenAI、Anthropic等API，完全开源且本地运行，保障数据隐私。

alibi-detect - 专注异常值、对抗性和漂移检测的开源Python库

Alibi DetectGithub对抗检测开源项目异常检测机器学习监控漂移检测

alibi-detect是一个开源的异常值、对抗性和漂移检测Python库。它为表格数据、文本、图像和时间序列提供在线和离线检测器。库中包含多种算法,如用于异常检测的孤立森林、马氏距离和自编码器,以及用于漂移检测的KS检验和MMD。alibi-detect兼容TensorFlow和PyTorch,并具有内置预处理功能,可检测各种类型的数据漂移。

beelzebub - 安全蜜罐框架，易于实现和具备AI模拟高交互

AI技术BeelzebubDockerGithub开源项目网络安全蜜罐框架

Beelzebub是一个高安全性的蜜罐框架，用于检测和分析网络攻击。它支持低代码实现，并使用AI模拟高交互蜜罐行为。支持SSH、HTTP、TCP蜜罐，集成Prometheus、Docker和RabbitMQ，能够部署在kubernetes集群上。提供实时攻击更新的Telegram频道，并支持Ollama和OpenAI集成。

AITreasureBox - 开源的人工智能项目集合

AI TreasureBoxAI工具GitHubGithub开源项目教程

AITreasureBox是一个开源的人工智能项目集合，囊括了实用的AI仓库、工具、网站、论文及教程。该项目不仅提供实时更新和自动重排序功能确保资源的最新与高质，还构建了一个便捷的平台，帮助用户探索和使用这些资源，从而推动AI技术的学习与应用。

LLMBox - 全面的大型语言模型训练与评估框架

GithubLLMBox大语言模型开源项目模型评估训练管道高效推理

LLMBox是一个综合性大型语言模型(LLM)库，集成了统一的训练流程和全面的模型评估功能。该框架旨在提供LLM训练和应用的完整解决方案，其设计注重实用性，在训练和使用过程中体现出高度的灵活性和效率。LLMBox支持多样化的训练策略和数据集，提供丰富的评估方法，并具备高效的推理和量化能力，为LLM的研究和开发提供了强大支持。

tflearn - 深度学习库，简化TensorFlow高阶API的使用

GithubTFLearnTensorFlow开源项目深度学习神经网络高层API

TFLearn是一个模块化且透明的深度学习库，基于TensorFlow构建，提供高阶API以加速实验。特点包括易用的高阶API、快速原型设计、完全透明的TensorFlow集成、强大的训练辅助功能和精美的图形可视化。支持最新的深度学习模型，兼容TensorFlow v2.0及以上版本。

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