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Uma caixa de ferramentas Python para criar exemplos adversariais que enganam redes neurais em PyTorch, TensorFlow e JAX.

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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]

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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…

Security scanner for AI/ML model files. Detects malicious code, backdoors, and vulnerabilities before deployment

🐢 Biblioteca de código aberto para avaliação e teste de Agentes de LLM

Dashboards interativos e bibliotecas para depuração responsável de modelos de IA, abrangendo análise de erros, justiça, interpretabilidade,…