project zysec

ZySec: 개인 보안 부조종사

인공 지능과 사이버 보안이 만나는 ZySec AI에 오신 것을 환영합니다. 혁신적인 ZySec 7B 모델로 구동되는 Project ZySec은 AI 기반 솔루션으로 사이버 보안 환경을 재편하고 있습니다.

ZySec은 귀하와 같은 보안 전문가가 AI에 액세스할 수 있도록 하는 사명입니다!

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주요 특징

1. AI 기반 사이버 보안: 사이버 보안을 위한 전문 AI 도구인 ZySec 7B 모델의 잠재력을 최대한 경험해 보세요.
2. 연중무휴 전문가 지원: 전문가 안내를 통한 지속적인 지원을 통해 SOC 교대 중에 원활한 운영을 보장합니다.
3. 플레이북 액세스: 플레이북과 문서를 빠르게 검색하고 액세스하여 정보 검색 프로세스를 간소화합니다.
4. 표준 탐색기: 모든 표준에 정통한 전문가처럼 다양한 표준을 빠르게 검색하고 액세스할 수 있습니다.
5. 지속적인 인터넷 연구: 포괄적인 통찰력을 얻기 위해 AI가 지원하는 광범위한 인터넷 연구의 이점을 누리십시오(참고: 인터넷 사용은 선택 사항이며 이 기능에만 해당됩니다).

ZySec AI 소개

ZySec AI는 사이버 보안과 인공 지능을 통합하는 데 앞장서고 있습니다. 우리의 비전은 보안 전문가가 기술을 활용하는 방식을 변화시키는 것입니다. ZySec AI는 단순한 도구 그 이상입니다. 이는 보안 운영을 강화하고 AI의 혁신적인 힘을 사이버 보안의 고유한 과제와 결합하는 동시에 개인 정보 보호를 우선시하는 전체적인 접근 방식입니다.

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참고: ZySec AI는 인터넷 연결 없이 작동하도록 설계되어 완벽한 개인 정보 보호를 보장합니다. 유일한 예외는 선택적 인터넷 검색 기능입니다.

ZySec 7B 모델

ZySec AI의 초석인 ZySec 7B는 HuggingFace의 Zephyr 언어 모델 시리즈를 기반으로 구축되었습니다. 사이버 보안을 위해 맞춤 설계되었으며 전문가 수준의 지식과 통찰력을 제공합니다. 이 모델은 30개 이상의 고유 도메인에 걸쳐 광범위하게 훈련되어 사이버 보안 분야에서 효율성과 신뢰성을 보장합니다.

• ? HuggingFace의 체크아웃 모델

배포 옵션

기본 설정 및 리소스 가용성에 따라 컴퓨터에서 로컬로 또는 GPU 인스턴스에서 원격으로 ZySec AI 애플리케이션을 유연하게 실행할 수 있습니다.

• 로컬 배포: 개발, 테스트 또는 간단한 사용에 적합합니다. 이전 섹션의 지침에 따라 로컬 컴퓨터에서 애플리케이션을 설정하고 실행하세요.

• GPU 인스턴스에 원격 배포: 특히 대규모 워크로드를 처리하거나 더 빠른 처리가 필요한 경우 성능을 향상하려면 GPU 인스턴스에 배포하는 것이 좋습니다. GPU 환경에서 최적의 성능을 얻으려면 VLLM(Very Large Language Model) 배포 모드를 사용하십시오.

  성능 향상을 위해 GPU 인스턴스에 배포할 수 있는 모델은 Hugging Face의 ZySec-7B-v1입니다. 이 모델은 GPU 기반 배포에 특별히 최적화되었으며 CPU 기반 설정에 비해 성능이 크게 향상되었습니다.

메모

• 원격 GPU 인스턴스 호스팅 모델 API에 필요한 하드웨어 요구 사항과 소프트웨어 종속성이 설치되어 있는지 확인하세요.
• 원격 모델 API 서버는 openai API 형식과 호환되어야 합니다. vLLM 서버를 권장합니다.
• GPU 환경에서 애플리케이션을 철저히 테스트하여 안정성과 성능이 기대에 부응하는지 확인하십시오.

시작하기

Streamlit 애플리케이션 설정

1. 리포지토리 복제: GitHub에서 로컬 머신으로 ZySec AI 리포지토리를 복제하여 시작합니다.

   프로젝트 복제

   git clone https://github.com/ZySec-AI/ZySec.git
   

2. 응용 프로그램 서버 시작 : 요구 사항에 따라 config.cfg 파일을 수정합니다. 기본적으로 스크립트는 모델을 다운로드하고 llama-cpp-python[server]를 사용하여 로컬 인스턴스를 실행합니다.

   chmod +x start.sh
   ./start.sh
   
   

기본 설정에 따라 동일한 컴퓨터에서 로컬로 실행하거나 GPU 인스턴스에서 원격으로 실행할 수 있습니다. 더 나은 성능을 위해 GPU 인스턴스에서 VLLM 배포 모드를 사용하십시오.

4. 애플리케이션 탐색: Streamlit 인터페이스를 통해 ZySec AI의 다양한 기능과 상호 작용합니다.
5. 기여: 기여에 관심이 있는 경우 자세한 내용은 연락처 페이지를 참조하세요.

ZySec AI 및 저자 소개

프로젝트 ZySec AI 소개

특허

ZySec AI는 허용적인 오픈 소스 라이선스인 Apache 라이선스 버전 2.0(Apache-2.0)에 따라 출시됩니다. 이 라이선스를 통해 귀하는 라이선스 조건에 따라 이 저작물의 자신만의 버전을 자유롭게 사용, 수정, 배포 및 판매할 수 있습니다.

? Apache 라이센스 버전 2.0 보기

감사의 말

AI 분야에 영감을 주고 기여한 HuggingFace 및 LangChain 커뮤니티에 특별히 감사드립니다. 그들의 선구적인 작업은 ZySec AI와 같은 프로젝트에 계속해서 영감을 주고 있습니다.

저자 소개 - Venkatesh Siddi

Venkatesh Siddi 는 인공 지능과 기계 학습을 복잡한 보안 문제에 통합하는 사이버 보안 분야의 저명한 전문가입니다. 그의 전문 지식은 빅 데이터, 클라우드 보안 및 혁신적인 기술 설계로 확장됩니다.

• ? LinkedIn에서 Venkatesh와 연결하세요