Nes2Net 是一個為基礎模型驅動的語音反欺詐任務設計的輕量級嵌套架構，具有較低的錯誤率，適用於音頻深度假造檢測。該模型在多個數據集上表現優異，預訓練模型和代碼已在 GitHub 上發佈，便於研究人員和開發者使用。適合音頻處理和安全領域，主要定位於提高語音識別和反欺詐的效率和準確性。

MCP 安全檢查表是由 SlowMist 團隊編制和維護的，旨在幫助開發者識別和減輕 MCP 實施過程中的安全風險。隨著基於 MCP 標準的 AI 工具迅速發展，安全問題愈發重要。該檢查表提供了詳盡的安全指導，涵蓋 MCP 服務器、客戶端及多種場景的安全需求，以保護用戶隱私並提升整體系統的穩定性和可控性。

MCP-Scan 是一款專門為 MCP 服務器設計的安全掃描工具，能夠檢測常見的安全漏洞，如提示注入和工具中毒。它通過檢查配置文件和工具描述，幫助用戶確保系統的安全性，適用於各種開發者和系統管理員，是維護系統安全的重要工具。

Markdownify是一個基於Model Context Protocol的服務器工具，能夠將多種文件類型和網絡內容轉換為Markdown格式。它支持PDF、圖片、音頻（含轉錄）、DOCX、XLSX、PPTX等多種文件格式的轉換，還能將YouTube視頻字幕、Bing搜索結果和網頁內容轉換為Markdown。該工具對於需要高效整理和分享信息的用戶來說非常實用，尤其是在處理大量非結構化數據時，能夠快速生成可讀性強的Markdown文本，提高工作效率。

AI Infra Guard是一款由騰訊開發的AI基礎設施安全評估工具。它專注於發現和檢測AI系統中的潛在安全風險，支持28種AI框架指紋識別，覆蓋200多個安全漏洞數據庫。該工具輕量級、易於使用，無需複雜配置，具有靈活的匹配語法和跨平臺支持。它為AI基礎設施的安全性提供了高效的評估手段，幫助企業和開發者保護其AI系統免受安全威脅。

vision-parse是一個利用視覺語言模型（Vision LLMs）將PDF文檔解析為格式化良好的Markdown內容的工具。它支持多種模型，包括OpenAI、LLama和Gemini等，能夠智能識別和提取文本及表格，並保持文檔的層級結構、樣式和縮進。該工具的主要優點包括高精度的內容提取、格式保持、支持多模型以及本地模型託管，適用於需要高效文檔處理的用戶。

ViTLP是一個視覺引導的生成文本佈局預訓練模型，旨在提高文檔智能處理的效率和準確性。該模型結合了OCR文本定位和識別功能，能夠在文檔圖像上進行快速準確的文本檢測和識別。ViTLP模型的預訓練版本ViTLP-medium（380M參數）在計算資源和預訓練數據集規模的限制下，提供了一個平衡的解決方案，既保證了模型的性能，又優化了推理速度和內存使用。ViTLP的推理速度在Nvidia 4090上處理一頁文檔圖像通常在5到10秒內，與大多數OCR引擎相比具有競爭力。

Rownd是一款提供免費身份驗證服務的工具，幫助用戶簡化用戶註冊、管理個人資料、啟用支付功能以及簡化登錄流程。它提供了無密碼登錄、預構建UI組件、可完全定製、快速易用等特點。

grimly.ai是一款旨在保護AI代理免受越獄、注入攻擊和濫用的產品。它為開發人員、安全團隊和企業AI採用者量身打造，提供即時的保護。

Self Hack是一個AI驅動的滲透測試平臺，專注於幫助企業提升網絡安全水平和抵禦複雜威脅。通過紅隊和藍隊操作、滲透測試和取證分析等全面網絡安全服務，增強安全防護和彈性。

Polymer DSPM for AI是一款數據安全姿態管理平臺，為關鍵SaaS業務應用程序和AI工作流中的敏感數據使用提供可持續管理。

Phalanx提供安全的文件傳輸和數據保護，適用於初創企業和小型企業，主要優點包括強大的加密技術、易用性和靈活的定價策略。Phalanx定位於為用戶提供安全可靠的數據交換環境，以保護他們的機密信息和業務數據。

viAct.ai是自動化的建築管理軟件/應用，利用計算機視覺和視頻分析技術提供工作場所安全監控。其主要優點在於降低事故率、節約人力成本、無誤差的進度追蹤，可節省高額賠償費用。

LockChain利用先進的數字身份驗證確保您的數字內容和身份安全。採用區塊鏈技術創建可驗證的QR碼，保護您的品牌，並通過確保內容真實性和防篡改來建立與受眾的信任。

CybeDefend是一個利用人工智能快速檢測、分析和修復應用程序漏洞的安全解決方案。其主要優點在於AI輔助的智能漏洞檢測、自動修復功能以及全面的安全分析和管理。定位於提供簡單、高效的應用程序安全保障。

Nes2Net 是一個為基礎模型驅動的語音反欺詐任務設計的輕量級嵌套架構，具有較低的錯誤率，適用於音頻深度假造檢測。該模型在多個數據集上表現優異，預訓練模型和代碼已在 GitHub 上發佈，便於研究人員和開發者使用。適合音頻處理和安全領域，主要定位於提高語音識別和反欺詐的效率和準確性。