#1Ferramentas de segurança baseadas em ML, aprendizado de máquina adversário e defesa cibernética com IA.
Recomendado pelo Kitploit

Uma biblioteca de exemplos adversariais para construir ataques, desenvolver defesas e avaliar ambos.
Uma caixa de ferramentas Python para criar exemplos adversariais que enganam redes neurais em PyTorch, TensorFlow e JAX.

Proteção contra Ataques de Serialização de Modelos

Algoritmos para detecção de outliers, adversariais e drift

OCR pronto para usar com mais de 80 idiomas suportados e todos os sistemas de escrita populares, incluindo latim, chinês, árabe, devanágari, cirílico…

Lista curada de artigos, surveys e toolboxes sobre backdoor learning, organizando ataques e defesas baseados em envenenamento em aprendizado profundo…

Lista de ferramentas e conjuntos de dados para detecção de anomalias em dados de séries temporais.

Treine, avalie e explore redes neurais com ferramentas integradas de robustez adversarial, incluindo ataques PGD, treinamento adversarial e modelos…

Um kit de ferramentas de aprendizado de máquina para análise de logs [ICSE'19, DSN'16]

Benchmark padronizado de robustez adversarial com um leaderboard público e um zoológico de modelos para download, para avaliar modelos de ML contra…

Extração automática de características relevantes de séries temporais:

Uma ferramenta de aprendizado de máquina que classifica strings com base em sua relevância para análise de malware.

Interpretabilidade e explicabilidade de dados e modelos de aprendizado de máquina

🥂 Enfrente o desafio hCaptcha com elegância usando um modelo de linguagem multimodal de grande escala.

Uma lista selecionada de recursos úteis que cobrem IA Ofensiva.

Framework de código aberto para red teaming de sistemas de IA generativa: automatize prompts de ataque, avalie as respostas do modelo e audite o…

Scanner de segurança para arquivos de modelos de IA/ML. Detecta código malicioso, backdoors e vulnerabilidades antes da implantação.

🐢 Open-Source Evaluation & Testing library for LLM Agents