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Una caja de herramientas de Python para crear ejemplos adversariales que engañan a redes neuronales en PyTorch, TensorFlow y JAX.

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Protección contra ataques de serialización de modelos

Algoritmos para la detección de valores atípicos, adversarios y deriva

OCR listo para usar con más de 80 idiomas compatibles y todos los sistemas de escritura populares, incluidos latino, chino, árabe, devanagari,…

Lista curada de artículos, estudios y cajas de herramientas sobre aprendizaje con puertas traseras, que organiza ataques y defensas basados en…

Lista de herramientas y conjuntos de datos para la detección de anomalías en datos de series temporales.

Entrena, evalúa y explora redes neuronales con herramientas integradas de robustez adversarial, incluyendo ataques PGD, entrenamiento adversarial y…

Un kit de herramientas de aprendizaje automático para el análisis de logs [ICSE'19, DSN'16]

Benchmark estandarizado de robustez adversarial con un leaderboard público y un zoológico de modelos descargable para evaluar modelos de ML contra…

Extracción automática de características relevantes de series temporales:

Una herramienta de aprendizaje automático que clasifica cadenas según su relevancia para el análisis de malware.

Interpretabilidad y explicabilidad de datos y modelos de aprendizaje automático

🥂 Enfrenta con elegancia el desafío de hCaptcha con un modelo de lenguaje grande multimodal.

Una lista seleccionada de recursos útiles que cubren IA Ofensiva.

Marco de trabajo de código abierto para red-teaming de sistemas de IA generativa: automatiza prompts de ataque, puntúa las respuestas del modelo y…

Security scanner for AI/ML model files. Detects malicious code, backdoors, and vulnerabilities before deployment

🐢 Librería de código abierto para la evaluación y pruebas de agentes de LLM

Paneles interactivos y bibliotecas para la depuración responsable de modelos de IA, que cubren análisis de errores, equidad, interpretabilidad,…