
Agentic-CLIP-Benchmark
OpenAIのCLIPモデルに対するCIFAR-10での自動化された高精度ゼロショット評価パイプライン。88.80%の精度、Safetensorsセキュリティ緩和策(CVE-2025-32434)、およびAI Native(Trae)ワークフローを特徴とします。

OpenAIのCLIPモデルに対するCIFAR-10での自動化された高精度ゼロショット評価パイプライン。88.80%の精度、Safetensorsセキュリティ緩和策(CVE-2025-32434)、およびAI Native(Trae)ワークフローを特徴とします。

このリポジトリは、Log4Shell脆弱性(CVE-2021-44228)の詳細な分析を提供し、ログデータ内の悪用試行を検出する機械学習ベースのアプローチを実装しています。

注釈、型システム、モジュール式分析エンジンを用いて非構造化テキストデータを処理・拡張する分析パイプラインを構築するためのJava SDK。

C再実装のための決定論的PyGhidra抽出、トリアージ、ローカルLLMコンパイラバックエンドパイプライン。

AIベースの悪意あるコード検出および難読化システム。検出、パッキング、コード難読化のためのマイクロサービスに加え、ユーザーサービスと管理者サービスを備えています。

高度なエージェントモデルに潜むリスクを明らかにするため、実行可能で圧力の高いテスト環境を合成する、フロンティアAI安全性評価のための自動化フレームワーク。

スキル拡張エージェントにおける悪意あるスキル誘発攻撃を検出・ブロックするランタイムガードスキル。ロールアウトフィードバックからガードポリシーを進化させるMCTSループを備える。

プライベートで検証可能な、ビザンチン耐性を持つ連合型侵入検知プロトコルのためのシミュレーションコードと結果。秘密分散、Merkle監査、Pedersenコミットメントを使用。

深層学習システム向けのプライバシーテストライブラリ。メンバーシップ推論、モデル抽出、モデル反転攻撃への耐性評価と、プライバシー保護技術の評価を可能にします。

ヒューリスティック、LLMベースの分析、vectorDB攻撃シグネチャ、カナリアトークン漏洩検出を組み合わせた、AIアプリケーション向けの多層型プロンプトインジェクション検出器。

時系列インテリジェンスのためのエンドツーエンドのPythonフレームワーク。異常検知、予測、変化点検出、AutoML、アンサンブル、ベンチマークパイプラインを提供します。

このプロジェクトには、CERT Basic Fuzzing Framework (BFF) および CERT Failure Observation Engine (FOE) のソースコードが含まれています。

3Dパッシブ顔ライブネス検出(アンチスプーフィング)&ディープフェイク検出。ライブネススコアを計算するために、1枚の画像が必要です。自社データセットでの精度99.67%、複数の公開データセット(NUAA、CASIA FASD、MSU...)で完璧なスコアを達成。