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हैकिंग, पेनटेस्ट और साइबर सुरक्षा उपकरण आपके सुरक्षा शस्त्रागार के लिए!

Kitploit हैकिंग, साइबर सुरक्षा और पेंटेस्टिंग टूल्स की एक निर्देशिका है। कमजोरियों को खोजने, सिस्टम का विश्लेषण करने, परीक्षण को स्वचालित करने और अपनी सुरक्षा को मजबूत करने के लिए नवीनतम प्रोजेक्ट अपडेट खोजें।

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llm-guard — LLM इंटरैक्शन के लिए सुरक्षा टूलकिट | Kitploit
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llm-guard

LLM इंटरैक्शन के लिए सुरक्षा टूलकिट

रिपॉजिटरी देखें
3.2k4441 महीना पहलेKitploit द्वारा समीक्षित

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[!WARNING] यह परियोजना संग्रहीत (ARCHIVED) कर दी गई है।

यह परियोजना और Hugging Face पर इसके संबंधित मॉडल अब सक्रिय विकास या रखरखाव में नहीं हैं।

LLM Guard - LLM इंटरैक्शन के लिए सुरक्षा टूलकिट

Protect AI द्वारा LLM Guard, बड़े भाषा मॉडल (LLMs) की सुरक्षा को मजबूत करने के लिए डिज़ाइन किया गया एक व्यापक टूल है।

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LLM Guard क्या है?

LLM-Guard

सैनिटाइज़ेशन, हानिकारक भाषा का पता लगाना, डेटा लीकेज की रोकथाम, और प्रॉम्प्ट इंजेक्शन हमलों के विरुद्ध प्रतिरोध प्रदान करके, LLM-Guard यह सुनिश्चित करता है कि LLMs के साथ आपकी इंटरैक्शन सुरक्षित बनी रहे।

स्थापना

पैकेज डाउनलोड करके LLM Guard के साथ अपनी यात्रा शुरू करें:

root@kitploit:~
pip install llm-guard

आरंभ करना

महत्वपूर्ण नोट:

  • LLM Guard को प्रोडक्शन वातावरण में आसान एकीकरण और तैनाती के लिए डिज़ाइन किया गया है। यद्यपि यह उपयोग के लिए तैयार है, कृपया ध्यान दें कि हम रिपॉजिटरी में लगातार सुधार और अद्यतन कर रहे हैं।
  • बुनियादी कार्यक्षमता के लिए सीमित संख्या में लाइब्रेरीज़ की आवश्यकता होती है। जैसे-जैसे आप अधिक उन्नत सुविधाओं का उपयोग करेंगे, आवश्यक लाइब्रेरीज़ स्वचालित रूप से स्थापित हो जाएंगी।
  • सुनिश्चित करें कि आप Python संस्करण 3.9 या उच्चतर का उपयोग कर रहे हैं। इसकी पुष्टि करें: python --version।
  • लाइब्रेरी स्थापना संबंधी समस्याएँ? pip को अपग्रेड करने पर विचार करें: python -m pip install --upgrade pip।

उदाहरण:

  • ChatGPT और LLM Guard के साथ आरंभ करें।
  • LLM Guard को API के रूप में तैनात करें।

समर्थित स्कैनर

प्रॉम्प्ट स्कैनर

  • Anonymize
  • BanCode
  • BanCompetitors
  • BanSubstrings
  • BanTopics
  • Code
  • Gibberish
  • InvisibleText
  • Language
  • PromptInjection
  • Regex
  • Secrets
  • Sentiment
  • TokenLimit
  • Toxicity

आउटपुट स्कैनर

  • BanCode
  • BanCompetitors
  • BanSubstrings
  • BanTopics
  • Bias
  • Code
  • Deanonymize
  • JSON
  • Language
  • LanguageSame
  • MaliciousURLs
  • NoRefusal
  • ReadingTime
  • FactualConsistency
  • Gibberish
  • Regex
  • Relevance
  • Sensitive
  • Sentiment
  • Toxicity
  • URLReachability

समुदाय, योगदान, दस्तावेज़ और सहायता

LLM Guard एक ओपन सोर्स समाधान है। हम एक पारदर्शी विकास प्रक्रिया के लिए प्रतिबद्ध हैं और किसी भी योगदान की अत्यधिक सराहना करते हैं। चाहे आप हमें बग ठीक करने, नई सुविधाओं का प्रस्ताव देने, हमारे दस्तावेज़ीकरण में सुधार करने या इसके बारे में जानकारी फैलाने में मदद कर रहे हों, हम आपको अपने समुदाय का हिस्सा बनाना पसंद करेंगे।

  • हम जो कर रहे हैं उसे समर्थन देने के लिए इस पृष्ठ के शीर्ष पर हमें ⭐️ github star ⭐️ दें, यह ओपन सोर्स परियोजनाओं के लिए बहुत मायने रखता है!
  • LLM Guard का उपयोग और अनुकूलन कैसे करें, इसके बारे में अधिक जानकारी के लिए और चरण-दर-चरण ट्यूटोरियल के लिए हमारे दस्तावेज़ पढ़ें।
  • बग रिपोर्ट, फीचर अनुरोध सबमिट करने या सुधार का सुझाव देने के लिए एक Github Issue पोस्ट करें।
  • पैकेज में योगदान करने के लिए, हमारे योगदान दिशानिर्देश देखें, और एक PR खोलें।

हमें फीडबैक देने, अनुरक्षकों और साथी उपयोगकर्ताओं से जुड़ने, प्रश्न पूछने, पैकेज उपयोग या योगदान के लिए सहायता प्राप्त करने, या LLM सुरक्षा पर चर्चा में शामिल होने के लिए हमारे Slack से जुड़ें!

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प्रोडक्शन सहायता

हम आपके LLM Guard को प्रोडक्शन वातावरण में तैनात करते समय व्यक्तिगत सहायता प्रदान करने के लिए उत्सुक हैं।

  • ईमेल भेजें ✉️
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