watchtower

扫描AI模型漏洞,守护AI供应链安全

AIShield Watchtower 是一个用于AI模型洞察与漏洞扫描的开源工具,旨在帮助开发者和安全团队深入理解AI模型的行为,并识别潜在的安全风险。它通过分析模型文件、检查训练数据、评估模型鲁棒性等方式,为AI供应链提供安全保障。核心能力包括模型可视化、漏洞检测、风险评估和报告生成,支持多种常见的AI模型格式。该工具特别关注AI模型在部署前的安全性,帮助用户发现模型可能存在的后门、偏见或对抗性攻击的脆弱点,从而在AI应用上线前进行加固。作为早期项目,它提供了命令行接口和基本的报告输出,适合集成到CI/CD流程中。

开源 free 基础设施
访问官网 ↗ GitHub ↗ 文档 ↗
GitHub 星标 ★ 203
维护状态 低维护
是否开源 是
定价模式 free

项目数据

分类基础设施
开发团队bosch-aisecurity-aishield
所属国家
定价模式free
价格说明开源工具,Apache-2.0 许可证,可自由使用和部署,无付费版本。
访问状态
是否开源是
开源协议Apache-2.0
主要语言PureBasic
技术栈/模型adversarial-attacks,aisec,keras,mlops,mlsecops,pytorch,safetensors,scikit-learn,security,security-automation,security-tools,supply-chain,tensorflow,vulnerability-scanners
GitHub 星标★ 203
30天Star增速
HF 下载量
上线时间2023-09-21 00:00:00
最近更新2026-05-16 00:00:00
维护状态低维护
中文支持
访问方式
移动端支持
综合评分
收录时间2026-08-09
浏览次数6

使用教程

核心亮点

  • 提供模型漏洞扫描,能识别对抗性攻击风险
  • 支持模型可视化,帮助理解模型内部结构
  • 生成安全报告,便于集成到开发流程

不足之处

  • 项目处于早期阶段,功能可能不完善
  • 文档和社区支持待观察

适用场景

  • AI模型上线前的安全审计
  • 评估第三方AI模型的可信度
  • 在DevSecOps流程中集成模型安全扫描

替代项目

Adversarial Robustness Toolbox (ART)、Counterfit、TensorFlow Privacy

项目介绍

watchtower 是评测安全领域的开源项目,由 bosch-aisecurity-aishield 开发,2023 年首次发布。

它收录于评测安全分类,该分类目前共有 466 个项目,GitHub 星标数为 203。

项目已超过三个月没有代码更新,维护节奏明显放缓,最近一次代码更新于 2026-05-16。开源工具,Apache-2.0 许可证,可自由使用和部署,无付费版本。

它主要面向的使用场景是:AI模型上线前的安全审计。同类可对比的替代方案包括 Adversarial Robustness Toolbox (ART)、Counterfit、TensorFlow Privacy。

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