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Erkennen Sie feindliche Eingaben und Versuche, Sicherheitsvorkehrungen zu umgehen, um Ihre Machine-Learning-Modelle zu schützen.
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<a href="https://www.stork.ai/en/protect-ai-modelscan" target="_blank" rel="noopener noreferrer"><img src="https://www.stork.ai/api/badge/protect-ai-modelscan?style=dark" alt="Protect AI ModelScan - Featured on Stork.ai" height="36" /></a>
[](https://www.stork.ai/en/protect-ai-modelscan)
overview
ModelScan ist ein Open-Source-Scanner für maschinelle Lernmodelle, der Sicherheit und Schutz gewährleistet, indem er unsicheren Code in verschiedenen Formaten identifiziert. Entwickelt, um Modelle auf Plattformen wie PyTorch, TensorFlow und weiteren zu schützen, unterstützt er Entwickler dabei, sich gegen potenzielle Bedrohungen abzusichern.
features
ModelScan bietet eine Reihe von Funktionen, die darauf ausgelegt sind, Schwachstellen effektiv und effizient zu identifizieren. Mit schnellen Scan-Möglichkeiten und einer tiefen Integration in die Unternehmensabläufe können Sie sich darauf verlassen, dass ModelScan Ihre Sicherheitsmaßnahmen verbessert.
use cases
Schützen Sie AI ModelScan kann von einer Vielzahl von Nutzern eingesetzt werden, von Datenwissenschaftlern bis hin zu MLOps-Engineers auf Unternehmensebene. Durch die Implementierung von ModelScan gewährleisten Sie nicht nur die Einhaltung von Vorschriften, sondern verbessern auch die Sicherheit und Vertrauenswürdigkeit Ihrer Deployments.
ModelScan unterstützt verschiedene Formate, darunter H5, Pickle, SavedModel sowie die Formate, die in PyTorch, TensorFlow, Keras, Sklearn und XGBoost verwendet werden.
ModelScan analysiert Dateien byteweise in Sekundenschnelle, abhängig von der Dateigröße, und gewährleistet so eine zügige Erkennung unsicherer Codes.
Ja, ModelScan ist für unternehmensweite MLOps-Workflows konzipiert und bietet Integrationsmöglichkeiten, die ein Scannen in entscheidenden Phasen des Modelllebenszyklus ermöglichen.
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