AutoDAN-Turbo是一個自動化的、無需人為干預的框架，旨在自動發現並實施多種策略，以突破大型語言模型（LLMs）的限制。該框架能夠自動開發出多樣的攻擊策略，顯著提高了攻擊成功率，並且可以作為一個統一的框架整合現有的人為設計的越獄策略。AutoDAN-Turbo的重要性在於其能夠提升LLMs在對抗環境中的安全性和可靠性，為紅隊評估工具提供了一種新的自動化方法。

Tomato 是一個隱寫工具的概念驗證，它利用由 ssokota 提供的最小熵耦合碼。該工具通過將隱藏信息（密文）的概率分佈與由大型語言模型（LLM）生成的封面文本的概率分佈合併，實現信息隱藏。這種耦合最小化了聯合熵，確保了隱寫文本（封面文本與嵌入信息）保留了自然語言的統計特性，使隱藏信息難以被檢測。解碼過程中，LLM 通過提供上下文感知的解釋來輔助，然後使用 MEC 反向解耦封面文本中的隱藏信息。這種方法確保隱藏信息可以無縫集成到文本中，並且可以安全、準確地在以後檢索，風險最小。

JailbreakZoo是一個專注於破解大型模型（包括大型語言模型和視覺語言模型）的資源庫。該項目旨在探索這些高級AI模型的漏洞、利用方法和防禦機制，目的是促進對大規模AI系統安全方面的更深入理解和認識。

PyRIT是由Azure開發的Python風險識別工具，旨在幫助安全專業人員和機器學習工程師主動發現其生成AI系統中的風險。該工具自動化了AI紅隊任務，使操作者能夠專注於更復雜和耗時的任務，同時能夠識別安全和隱私危害。

AutoDAN-Turbo是一個自動化的、無需人為干預的框架，旨在自動發現並實施多種策略，以突破大型語言模型（LLMs）的限制。該框架能夠自動開發出多樣的攻擊策略，顯著提高了攻擊成功率，並且可以作為一個統一的框架整合現有的人為設計的越獄策略。AutoDAN-Turbo的重要性在於其能夠提升LLMs在對抗環境中的安全性和可靠性，為紅隊評估工具提供了一種新的自動化方法。

DrunkSense是VinAI公司推出的一款革命性的醉酒駕駛檢測技術，它利用多傳感器方法，結合面部表情跟蹤、車輛控制監控和空氣酒精傳感器，能夠在無需駕駛員主動配合的情況下，以85%的準確率檢測出駕駛員是否處於醉酒狀態。這項技術不僅提高了檢測的靈敏度，還減少了因醉酒駕駛引發的交通事故，為現代交通安全帶來了突破性的改進。DrunkSense技術的出現，為汽車製造商提供了符合嚴格標準的安全解決方案，有助於提升所有交通參與者的安全感。

《人工智能安全治理框架》1.0版是由全國網絡安全標準化技術委員會發布的技術指南，旨在鼓勵人工智能創新發展的同時，有效防範和化解人工智能安全風險。該框架提出了包容審慎、確保安全，風險導向、敏捷治理，技管結合、協同應對，開放合作、共治共享等原則。它結合人工智能技術特性，分析風險來源和表現形式，針對模型算法安全、數據安全和系統安全等內生安全風險，以及網絡域、現實域、認知域、倫理域等應用安全風險，提出了相應的技術應對和綜合防治措施。

Tomato 是一個隱寫工具的概念驗證，它利用由 ssokota 提供的最小熵耦合碼。該工具通過將隱藏信息（密文）的概率分佈與由大型語言模型（LLM）生成的封面文本的概率分佈合併，實現信息隱藏。這種耦合最小化了聯合熵，確保了隱寫文本（封面文本與嵌入信息）保留了自然語言的統計特性，使隱藏信息難以被檢測。解碼過程中，LLM 通過提供上下文感知的解釋來輔助，然後使用 MEC 反向解耦封面文本中的隱藏信息。這種方法確保隱藏信息可以無縫集成到文本中，並且可以安全、準確地在以後檢索，風險最小。

JailbreakZoo是一個專注於破解大型模型（包括大型語言模型和視覺語言模型）的資源庫。該項目旨在探索這些高級AI模型的漏洞、利用方法和防禦機制，目的是促進對大規模AI系統安全方面的更深入理解和認識。

PyRIT是由Azure開發的Python風險識別工具，旨在幫助安全專業人員和機器學習工程師主動發現其生成AI系統中的風險。該工具自動化了AI紅隊任務，使操作者能夠專注於更復雜和耗時的任務，同時能夠識別安全和隱私危害。

行者AI提供多種工具，包括AI安全、美術、音樂等，賦能行業，讓創作更簡單。其中包括內容風控、遊戲風控、解決方案、智能反灰、產雲短信、信息認證、人工審核、AI繪圖創作、AI模型訓練、二次元轉化、ICON生成、3D減面、2D轉3D、場景切換等功能。產品定位為提供專業內容與業務安全服務，賦能行業，讓藝術創作更簡單。產品定價根據不同功能點而定。

Safe Kids AI for Email是一款保護Gmail賬戶免受仇恨、欺凌和負面語言的插件。我們使用機器學習來標記可能有害的郵件。此外，當孩子們寫不友善的郵件時，我們會暫停並讓他們反思自己的選擇，以便他們做出更好的決定。此插件在瀏覽器上本地運行，不會影響隱私。