Eine kuratierte Liste von MLSecOps-Tools und -Ressourcen zur Sicherung von maschinellem Lernen und KI-Systemen - adversarial ML-Abwehr, LLM-Sicherheit, KI-Rotteam, Modell-Scanning, Schutz der Lieferkette und Sicherheit von MLOps-Pipelines.
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awesome-MLSecOps hat 443 Sterne auf GitHub. Es wurde 90-mal geforkt. awesome-MLSecOps ist hauptsächlich in Astro geschrieben. Es wird seit 2023 aktiv entwickelt. awesome-MLSecOps ist unter der MIT-Lizenz verfügbar. Die Hauptthemen sind: adversarial-machine-learning, agentic-security, ai-agents, ai-governance.
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awesome-MLSecOps ist ein Open-Source-Projekt. Es wird unter der MIT-Lizenz veröffentlicht.
Ja. awesome-MLSecOps ist kostenlos und Open Source — Sie können es nutzen, anpassen und selbst hosten.
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