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开源安全工具 Prowler：覆盖多种合规框架 | 开源日报 No.308_AI阅读总结 — 包阅AI

by baoyueai

包阅导读总结

1. 开源安全、合规框架、开源模型、AI 代理、图像生成

2. 本文介绍了多款开源项目，包括用于多种云服务和 Kubernetes 的安全工具 Prowler，接近 GPT-4V 表现的 InternVL 模型，可安装运行 AI 代理服务的 gaianet-node，强大多分辨率的 HunyuanDiT 以及致力于构建真实 GLaDOS 的项目。

3.

– 开源安全工具 Prowler

– 面向 AWS、Azure、GCP 和 Kubernetes

– 用于安全评估等，涵盖多种合规框架

– 覆盖数百个控制点，提供 CLI 和仪表板

– 开源模型 InternVL

– 接近 GPT-4V 表现，可商用

– 实现 SOTA 性能，在基准测试表现出色

– 项目 gaianet-node

– 可安装和运行自己的 AI 代理服务

– 能在多种系统上安装，通过命令操作

– 项目 HunyuanDiT

– 强大多分辨率扩散 Transformer

– 具有中英双语架构和多轮文本到图像生成能力

– 项目 GlaDOS

– 致力于构建真实版本的 GLaDOS

– 包含多项功能开发，追求低延迟和少依赖

思维导图：

文章地址：https://mp.weixin.qq.com/s/-m8WF_mJOIAx4qZYmaZvZQ

文章来源：mp.weixin.qq.com

作者：帅比柒

发布时间：2024/7/24 22:59

语言：中文

总字数：866字

预计阅读时间：4分钟

评分：87分

标签：开源项目,安全工具,视觉语言模型,AI代理服务,多分辨率扩散Transformer

以下为原文内容

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prowler-cloud/prowlerhttps://github.com/prowler-cloud/prowler

Stars: 10.2k License: Apache-2.0

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prowler 是一个面向 AWS、Azure、GCP 和 Kubernetes 的开源安全工具，用于进行安全评估、审计、事件响应、合规性、持续监控、加固和取证准备。包括 CIS、NIST 800、NIST CSF、CISA、FedRAMP、PCI-DSS、GDPR、HIPAA、FFIEC、SOC2、GXP、Well-Architected Security、ENS 等多种合规框架。主要功能和优势包括：

  • 覆盖数百个控制点，涵盖多个合规框架和自定义安全框架
  • 提供 CLI 和仪表板，支持 AWS、Azure、GCP 和 Kubernetes

OpenGVLab/InternVLhttps://github.com/OpenGVLab/InternVL

Stars: 4.2k License: MIT

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InternVL 是一个接近 GPT-4V 表现的可商用开源模型。该项目的主要功能、关键特性、核心优势包括：

  • 实现了 SOTA 性能，在各种基准测试上接近甚至超越了 GPT-4V 和 Gemini Pro

GaiaNet-AI/gaianet-nodehttps://github.com/GaiaNet-AI/gaianet-node

Stars: 4.1k License: GPL-3.0

gaianet-node 是一个安装和运行自己的 AI 代理服务的项目。

  • 可以使用单行命令在 Mac、Linux 或 Windows WSL 上安装默认节点软件栈。
  • 通过 gaianet init 初始化节点，下载指定在 $HOME/gaianet/config.json 文件中的模型文件和向量数据库文件，可能需要几分钟因为文件较大。
  • 使用 gaianet start 启动节点，脚本会在控制台打印官方节点地址。
  • 通过浏览器打开该 URL，可以查看节点信息并与节点上的 AI 代理交谈。
  • 可以使用 gaianet stop 命令停止节点。

Tencent/HunyuanDiThttps://github.com/Tencent/HunyuanDiT

Stars: 2.8k License: NOASSERTION

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Hunyuan-DiT 是一个具有细粒度中文理解能力的强大多分辨率扩散 Transformer。具有以下核心优势和特性：

  • 中英双语 DiT 架构：使用预训练的 CLIP 和多语言 T5 编码器来编码文本提示。
  • 多轮文本到图像生成：实现了对自然语言指令的理解，并能与用户进行多轮交互，逐步将用户想法转化为现实。
  • 通过人工评估验证，在中英双语图像生成方面超过其他开源模型，创造了新的最先进水平。

dnhkng/GlaDOShttps://github.com/dnhkng/GlaDOS

Stars: 2.8k License: MIT

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GlaDOS 是一个致力于构建真实版本的 GLaDOS 的项目。该项目的主要目标是创建一个具有意识、互动和具体化身的 GLaDOS。为此，需要训练 GLaDOS 的语音生成器、生成导致逼真“人格核心”的提示、为 GLaDOS 生成 MemGPT 中长期记忆以及通过 LLaVA 赋予 GLaDO 视觉等功能。此外，还将设计可 3D 打印部件和机械动画系统。

该项目旨在开发低延迟平台，使得 GLADoS 可以在 600 毫秒内响应声音交互。同时也希望尽量减少依赖项，以便在受限硬件上运行。