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LLM可编程安全防护
nemo-guardrails
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
108
NVIDIA 的 NeMo Guardrails 为 LLM 应用提供运行时安全机制,通过 Colang 2.0 可编程规则实现越狱检测、自查输入输出、事实核查、PII 屏蔽与毒性过滤,便于在 T4 生产环境中部署。
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利用eBPF实现运行时安全监控
implementing-runtime-security-with-tetragon
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
317
Tetragon是Cilium旗下的CNCF项目,利用eBPF技术在Kubernetes集群中提供内核级别的运行时安全监控和策略执行能力。它可以监控进程生命周期、文件访问和网络连接,以极低的性能开销,实现对容器逃逸、未经授权访问等威胁的实时检测和防御。
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YOLO 2026实时目标检测
yolo-detection-2026
SharpAI/DeepCamera
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基于最新的YOLO 2026模型,提供高性能的实时物体检测功能。该技能可识别80多个COCO物体类别,并输出带有边界框和置信度的检测结果。它支持自动硬件加速,能够自动优化模型以适配不同的计算平台(如CUDA、MPS、OpenVINO等),确保无论在CPU、GPU还是NPU上运行,都能达到最佳的检测速度和准确性。
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实时目标检测:OpenVINO加速
yolo-detection-2026-openvino
SharpAI/DeepCamera
426
使用Intel OpenVINO运行时实现高性能的实时目标检测。通过Docker容器运行,确保跨平台兼容性。该技能支持利用多种Intel加速设备(如NCS2、iGPU),用户可根据需求调整检测置信度、目标类别、处理帧率和模型精度,适用于工业和视觉监控场景。
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1
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简体中文
English