ModelScan：项目的核心功能/场景

ModelScan：项目的核心功能/场景

modelscan Protection against Model Serialization Attacks 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/mo/modelscan

ModelScan 是一款检测机器学习模型中不安全代码的开源工具。

项目介绍

在当前机器学习模型广泛应用于各个领域的大背景下，越来越多的模型被公开分享和使用。然而，与电子邮件中的PDF文件相比，这些模型并没有受到同等的扫描和安全检查。ModelScan 的出现正是为了填补这一空白，确保在使用这些模型时，用户不会遭受潜在的安全威胁。

ModelScan 由 Protect AI 公司开发，支持多种模型格式，包括 H5、Pickle 和 SavedModel，这意味着它可以保护使用 PyTorch、TensorFlow、Keras、Sklearn、XGBoost 等框架创建的模型免受攻击。

项目技术分析

ModelScan 的核心功能是通过扫描模型的文件内容，识别其中可能包含的不安全代码。与传统的模型加载方式不同，ModelScan 不会执行文件中的代码，而是以字符串形式读取文件，寻找不安全代码的签名。这种方法的优点是快速且安全，可以在几秒钟内完成对模型的扫描。

项目使用了多种技术手段，包括但不限于：

• 代码签名识别：通过识别特定的代码模式来检测不安全代码。
• 文件格式支持：支持多种模型文件的格式，包括 Pickle、Protocol Buffer 和 HD5 等。
• 安全等级评定：将检测到的不安全代码分为 CRITICAL、HIGH、MEDIUM 和 LOW 四个等级。

项目及应用场景

ModelScan 的应用场景广泛，适用于任何需要使用或分享机器学习模型的环境。以下是一些具体的应用场景：

1. 模型共享：在团队内部或跨团队共享模型时，使用 ModelScan 确保模型的安全性。
2. 公开模型使用：在采用开源或公开的机器学习模型时，对其进行扫描，以防止潜在的攻击。
3. 自动化管道：在自动化模型训练和部署流程中，集成 ModelScan 以自动检测模型安全性。
4. 云服务：在使用云服务托管或部署模型时，确保模型不含有恶意代码。

项目特点

ModelScan 具有以下特点：

• 多格式支持：支持多种模型格式，包括 H5、Pickle 和 SavedModel。
• 快速扫描：通过逐字节读取文件内容，快速检测不安全代码。
• 安全等级划分：提供详细的安全等级划分，帮助用户评估风险。
• 易于集成：可以通过命令行界面（CLI）轻松集成到现有的工作流程中。
• 可定制性：支持通过配置文件自定义扫描设置。

以下是一个简单的安装和使用示例：

pip install modelscan
modelscan -p /path/to/model_file.pkl

在安装 ModelScan 后，用户可以通过 CLI 扫描指定的模型文件。此外，还可以通过配置文件来自定义扫描设置，以满足特定需求。

在当前 AI 安全日益受到重视的环境下，ModelScan 的出现为机器学习模型的安全性提供了重要保障。无论是个人开发者还是企业用户，都可以通过使用 ModelScan 来降低模型安全风险，确保应用的稳定性和安全性。

modelscan Protection against Model Serialization Attacks 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/mo/modelscan