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Una libreria di esempi avversariali per costruire attacchi, sviluppare difese e valutarne entrambi.

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Codice sorgente riguardante il machine learning e la sicurezza.

Piattaforma di simulazione avversaria e Red teaming con AI

:cloud: :zap: Emulazione granulare e azionabile degli avversari per il cloud

Una lista curata di risorse utili che coprono l'AI Offensiva.

reverse engineering della rilevazione SynthID di Gemini

Dashboard interattive e librerie per il debugging responsabile di modelli di IA, che comprendono analisi degli errori, equità, interpretabilità,…

Questo repository contiene campagne APT di simulazione avversaria dettagliate che prendono di mira vari settori critici. Ogni simulazione include…

Toolkit deepfake in tempo reale per test di penetrazione di sistemi di verifica dell'identità e videoconferenza. Supporta lo scambio di volti,…

Un set completo di metriche di equità per dataset e modelli di machine learning, spiegazioni per queste metriche e algoritmi per mitigare i bias in…

Laboratori di playground per AI Red Teaming per eseguire addestramenti di AI Red Teaming inclusa l'infrastruttura.

Un agente di audit dell'allineamento in grado di esplorare rapidamente ipotesi di allineamento.

Strumento di evasione antivirus

Un toolbox Python per creare esempi avversari che ingannano le reti neurali in PyTorch, TensorFlow e JAX

Interpretabilità e spiegabilità dei dati e dei modelli di machine learning

Un set di strumenti per far sembrare che un sistema sia stato vittima di un attacco APT.

Lo Standard di Verifica della Sicurezza dell'IA (AISVS) si concentra sul fornire a sviluppatori, architetti e professionisti della sicurezza una…

Algoritmi per il rilevamento di outlier, avversari e drift