ares

对抗性机器学习研究与评估的开源Python库

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

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。

EasyCV - 基于PyTorch的全能计算机视觉工具箱，支持自监督学习和Transformer模型

EasyCVGithubPyTorch图像分类开源项目目标检测自监督学习

EasyCV是基于PyTorch的全能计算机视觉工具箱，专注于自监督学习、Transformer模型和主要视觉任务，包括图像分类、度量学习、目标检测和姿态估计。该工具箱提供了最先进的自监督算法如SimCLR、MoCO V2、Swav、DINO和基于掩码图像建模的MAE。它拥有简单综合的推理接口，并支持多种预训练模型。EasyCV支持多GPU和多工作者训练，利用DALI优化数据处理，使用TorchAccelerator和fp16加速训练，并通过PAI-Blade优化推理性能。

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。

awesome-object-detection - 提供涵盖R-CNN至YOLOv3等系统目标检测资源

Fast R-CNNFaster R-CNNGithubMask R-CNNR-CNNYOLO开源项目

awesome-object-detection为研究者和开发者提供涵盖R-CNN至YOLOv3等系统目标检测资源，适用于学术研究与实际应用。

Awesome-PyTorch-Chinese - PyTorch资源，教程、视频、实战项目和书籍推荐

GithubPyTorch书籍实战开源项目教程视频

详细介绍PyTorch资源，包括官方文档、教程、视频课程、NLP与CV实战项目及相关书籍，帮助各层次用户深入掌握PyTorch。

Llama-3-WhiteRabbitNeo-8B-v2.0 - 开源网络安全AI模型助力攻防实践

GithubHuggingfaceLlama-3WhiteRabbitNeo人工智能开源项目模型模型使用许可网络安全

Llama-3-WhiteRabbitNeo-8B-v2.0是一款基于Llama-3架构的开源网络安全AI模型。该模型拥有80亿参数,可用于漏洞识别、渗透测试等攻防领域。模型提供API接口和本地部署方式,使用时需遵守相关限制条款。WhiteRabbitNeo系列旨在探索AI在网络安全领域的应用潜力及其社会影响。

fairlearn - AI系统公平性评估与缓解的Python工具

AI公平性FairlearnGithubPython包公平性算法公平性评估开源项目

Fairlearn是一个Python包，帮助开发者评估和缓解AI系统中的不公平问题。它提供缓解算法和模型评估指标，并附有Jupyter笔记本示例。Fairlearn侧重于群体公平性，评估并比较模型对不同群体的影响，提供多种解决不公平问题的策略，使用户在不同AI任务中找到最佳平衡。

wildguard - 开源的用户请求与AI响应安全检测工具

GithubHuggingfaceWildGuard人工智能安全内容审核开源项目拒绝检测有害内容检测模型

这是一款开源工具，用于检测用户请求和AI响应的潜在危害与拒绝。在多项基准测试中表现出色，超越现有开源模型，并在对抗性提示的有害性评估中胜过GPT-4。它的审核涵盖隐私、虚假信息、有害语言和恶意用途等风险，为内容治理提供全面支持。虽然可能存在一定误判，但在审核准确性上表现领先。

guardrails - 构建可靠AI应用的Python框架

AI应用GithubGuardrailsPython框架开源项目结构化数据风险检测

Guardrails是一个Python框架，专为构建可靠的AI应用程序而设计。它提供输入/输出保护功能，通过检测、量化和缓解风险，确保应用程序安全。借助Guardrails Hub，用户可以访问多种预构建验证器，组合多个验证器以创建强大的防护系统。Guardrails还支持从LLM生成结构化数据，适用于专有和开源模型。提供便捷的安装和使用指南，支持自定义验证器的创建和贡献，是AI开发者的理想工具。

atomic-red-team - 将MITRE ATT&CK框架映射的开源安全测试库

Atomic Red TeamGithubMITRE ATT&CK威胁模拟安全测试开源项目

Atomic Red Team是一个开源安全测试库，包含1634个原子测试用例，全面映射MITRE ATT&CK框架。该项目支持从命令行直接执行测试，无需安装，便于安全团队快速、可移植地重复测试环境。Atomic Red Team还兼容Invoke-Atomic等执行框架，提供更强大的测试体验。作为社区驱动项目，Atomic Red Team鼓励用户参与开发和提供反馈。

TransferAttackEval - 转移攻击研究的系统性评估与新发现

GithubImageNet对抗样本开源项目模型安全评估方法迁移攻击

TransferAttackEval项目对转移攻击进行系统性评估，揭示现有评估方法的问题。项目引入完整攻击分类方法，公平分析攻击可转移性和隐蔽性，获得多项新发现。研究表明部分早期攻击方法优于后续方法，同时指出某些流行防御方法存在安全缺陷。该研究为转移攻击领域提供重要参考，推动相关研究进展。

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