来自 Hugging Face 的 AI 项目

类别与筛选

protectai · 工具包

识别企图劫持语言模型的英文文本，把每条输入标为正常或提示词注入。适合在 LLM 应用里筛查用户输入的开发者。

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mlx-community · 工具包

通过 mlx-lm 运行 VulnLLM-R-7B 的 8 位 MLX 版本，用于文本生成。适合想在本地试用该模型的开发者。模型卡没有说明它的训练用途。

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AlicanKiraz0 · 工具包

回答安全问题，帮助规划经授权的红队演练，是 Llama 3.1 8B 的 Q6_K GGUF 微调版本。适合在有权测试的系统上工作的安全研究人员。

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Divij · 工具包

把反编译器的输出改写成可读的 C 源码，带有有意义的名称和正确的类型。这是在未优化二进制上训练的 Qwen3.5-4B 微调模型，适合安全研究者和逆向工程师。

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DeepHat · 工具包

面向网络安全和 DevOps 工作的 7B 编程模型，由 Qwen2.5-Coder-7B 微调而来。适合想要本地小模型的安全和运维工程师，须遵守附加的使用限制。

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XiaomiMiMo · 工具包

Xiaomi MiMo 的 9B 智能体模型，由 Qwen3.5-9B 微调而来，覆盖编程、智能体任务、视觉编程和网络安全，作为研究的起点发布。

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nxtl-esim · 工具包

把免费的开源安全工具放在一个网页里：检查链接和消息是否诈骗、查看连接信息、设置 Safe DNS、加密文件和消息，以及一次性私密链接。适合普通用户。

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davidquicast · 工具包

打开一份 22 页的 AI 智能体安全演讲，在 DevFest Cusco 上发表，探讨 Hugging Face 能否操纵 Antigravity。适合使用 AI 智能体和技能、想看证据的开发者。

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DarkDriftz · 工具包

在沙盒里并通过 PowerShell 脚本运行 Kali Linux 安全工具，背后是 MCP 服务器和 Gradio 页面，HuggingChat 可以调用。适合在自己拥有的系统上做测试的安全人员。

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