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AIベースのコンテキスト駆動型ネットワークデバイスランキング

XGBoostおよびIsolation Forestを使用して従業員のアクティビティデータを分析し、リスクサマリーを生成し、SHAPベースの従業員ごとの説明を提供するStreamlitベースのインサイダー脅威検出プロトタイプ。

このプロジェクト(現時点ではPoCであり、Shit Bucketの一部)は、アバターを保護するための顔検出、顔認識、および敵対的入力を含んでいます。

サイバーセキュリティ運用におけるAIのためのオープンハーネスとベンチマーク。

AIが厳選した、広告、トラッカー、マルウェア、クリプトジャッキングをブロックするための300万以上のドメインのブロックリスト。hostsファイル、Pi-hole、ブラウザの広告ブロッカーと統合可能。

モバイルオンデバイスAIシステムの攻撃と防御研究に関する厳選された読書リストと分類法。敵対的攻撃、バックドア攻撃、モデル窃取攻撃、エネルギー遅延攻撃とともに、難読化、TEE、ウォーターマーキング防御を網羅しています。

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。

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。