shellLM是一个基于大型语言模型（LLM）的蜜罐，旨在解决传统蜜罐在网络安全中的局限性，如确定性响应和缺乏适应性。它通过高准确率和动态响应能力，有效应对多种网络攻击模式。

Goby是一个开源的安全测试工具，旨在帮助用户快速发现和验证网络应用程序和系统中的安全漏洞。它支持多种扫描技术，提供易于使用的界面，并集成了多个公共漏洞数据库，用户可以通过自定义插件和脚本扩展其功能，提升安全测试的效率和准确性。

多模态大语言模型(MLLM)安全性相关论文资源列表，旨在阻止模型遵循恶意指令和生成有毒内容。该项目聚合了多种安全性相关的研究成果，帮助研究人员和开发者深入了解MLLM的潜在风险，并促进对安全性的讨论和研究。

MyIP是一个完全开源的IP工具箱，能够轻松检查你的IP、IP地理位置，检查DNS泄露，速度测试，Ping测试以及检查网站可用性等。

Beagle Security 是一个帮助识别网页应用、API 和 GraphQL 中漏洞的渗透测试工具，提供可行的见解以修复这些漏洞，保护应用程序免受黑客的潜在威胁。

关于大型语言模型（LLM）在网络安全领域应用的全面综述项目，旨在探索LLM如何助力网络安全，包括构建网络安全领域的LLM、LLM在网络安全中的潜在应用，以及面临的挑战和未来研究方向，为相关研究人员和从业者提供宝贵资源和洞见。

Mindgard是一个为AI/ML模型提供安全保障的平台，涵盖整个生命周期，包括内部和第三方解决方案。它通过自动化安全测试、修复、威胁检测以及市场领先的AI威胁库，确保AI、生成式AI和大型语言模型的安全性。