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对抗性机器学习资源汇编攻防策略全面解析

Offensive AI 对抗性机器学习攻击类型防御措施模型漏洞 Github 开源项目

该项目汇集了对抗性机器学习领域的重要资源,涵盖模型提取、反演、投毒和规避等攻击方式,以及相应的防御策略。内容包括理论研究、实用工具和应用案例,并提供大量相关论文链接。这份全面的资料为AI安全研究和实践提供了宝贵参考。

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介绍相关项目

awesome-deep-rl - 深度强化学习领域的最新研究综述与应用案例

Deep Reinforcement LearningGithubModel-basedPolicy GradientReinforcement LearningUnsupervised RL开源项目

该项目收录了深度强化学习领域的重要研究成果和应用示例，包括最新的学术论文、框架、算法和应用案例，覆盖无监督、离线、价值基础和策略梯度等多种方法。项目内容经常更新，提供最新的研究动态和工具，如2024年的HILP与2022年的EDDICT。适合从事人工智能、机器学习和强化学习的专业人员与爱好者了解该领域的最新进展。

awesome-pentest - 渗透测试和攻击性网络安全资源大全

Github安全工具开源项目渗透测试漏洞扫描网络安全黑客技术

awesome-pentest项目收录了大量渗透测试和攻击性网络安全资源。内容涵盖Android工具、匿名技术、反病毒规避、CTF竞赛、云平台攻击、协作平台等多个领域。同时提供相关书籍推荐、会议活动信息、漏洞数据库和Web漏洞利用工具等。该项目为网络安全专业人员和爱好者提供了全面的学习参考。

awesome_OpenSetRecognition_list - 开放集识别和相关技术的精选论文资源

Github开放世界识别开放集识别开源项目异常检测机器学习深度学习

这个项目汇集了开放集识别、分布外检测、开放集域适应和开放世界识别等领域的精选论文和资源。内容包括最新教程、研究挑战和学术论文,涵盖了基于深度学习和传统机器学习的方法。列表持续更新,为研究人员提供开放集识别领域的全面概览,展示了该方向的前沿进展。

awesome-contrastive-self-supervised-learning - 对比自监督学习论文和资源汇总

Github对比学习开源项目深度学习自监督学习表示学习视觉模型

该项目收录了对比自监督学习领域的重要论文和资源,覆盖从2017年至今的研究成果。内容包括综述、算法、应用等,按年份分类整理。研究人员可通过此项目快速了解该领域发展历程和最新动态,是深入研究对比学习的重要参考资料。

awesome-cyber-security-university - 系统化实践网络安全学习资源库

CTFGithub开源项目渗透测试红队网络安全蓝队

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。

awesome-lists - 安全运营与事件响应的全面资源库

DFIRGithubSOCThreatHunting威胁检测安全列表开源项目

该项目汇集了安全运营中心(SOC)和数字取证与事件响应(DFIR)所需的多种资源。内容涵盖威胁狩猎指南、检测列表、威胁情报源、黑名单和战术技术框架等。项目提供大量实用检测列表,并定期更新动态内容,为安全分析和研究人员提供全面参考。

ares - 对抗性机器学习研究与评估的开源Python库

ARES 2.0Github图像分类对抗性机器学习开源项目目标检测鲁棒性训练

ARES 2.0是一个基于PyTorch的对抗性机器学习研究库。它专注于评估图像分类和目标检测模型的鲁棒性，并提供防御机制。该库支持多种攻击方法，具备分布式训练和测试能力，同时提供预训练模型。ARES 2.0为机器学习模型的安全性研究提供了全面的工具集。

Awesome-LLMs-Evaluation-Papers - 大型语言模型评估研究论文综述

GithubLLMs评估大语言模型安全性评估对齐性评估开源项目知识能力评估

该项目汇总了大型语言模型(LLMs)评估领域的前沿研究论文，涵盖知识能力、对齐性和安全性评估等方面。还包括特定领域的LLMs评估和综合评估平台介绍。旨在为研究人员提供全面的LLMs评估资源，推动语言模型的可靠发展，平衡社会效益与潜在风险。

awesome-full-stack-machine-learning-courses - 精选机器学习工程课程资源大全

Github人工智能开源项目机器学习深度学习计算机科学课程资源

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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