أدوات ذكاء اصطناعي مقيّمة لمهنتك
اربح مع ذكائي
🤝 أنت في مكتبة المصادر المجانية والمفتوحة — أدوات بناها المجتمع يمكنك استخدامها دون دفع. مفهوم مختلف عن دليل أدوات الذكاء الاصطناعي المُقيَّم لدينا.
الرئيسية › مجاني ومفتوح المصدر › أمن سيبراني › garak
✦ مجاني ومفتوح المصدرأمن سيبراني

garak

ماسح الثغرات الأمنية لنماذج LLM الذي يفحص بحثاً عن الهلوسة، وتسريب البيانات، وتوجيه الأوامر المحقونة.

Garak: ماسح الثغرات الأمنية لنماذج LLM

مجموعة أدوات لاختبار الاختراق والتقييم بالذكاء الاصطناعي التوليدي لفحص اخفاقات وضعف نماذج LLM.

مجاني للأبد · مفتوح المصدر · Apache-2.0
✓ Light setup✓ يعمل في المتصفح✓ تعاون فوري
8
ZEKAI
ماسح أمني أساسي لنماذج LLM
مجاني ومفتوح المصدر · أمن سيبراني
سهولة الإعداد6
الفائدة8
الصيانة9.5
المجتمع8.5
★ 9,495
غيت هَب
Oct 2026
آخر تحديث
Apache-2.0
الرخصة
🛠 لا تريد الاستضافة بنفسك؟ يمكننا إعداده لك →
⚡ إجابة سريعة

Garak هي أداة سطر أوامر تحقق مما إذا كانت النماذج اللغوية الكبيرة تفشل بطرق غير مقصودة من خلال الفحوصات الثابتة والديناميكية والتكيفية. وهي مصممة لمحترفي الأمان والمطورين الذين يقيمون عمليات انتشار الذكاء الاصطناعي التوليدي.

يعمل على
Cross-platform
الاستضافة
Desktop
اللغات
Python
الرخصة
Apache-2.0

ما هو

تفحص الأداة بحثاً عن الهلوسة، وتسريب البيانات، وحقن التوجيه، والمعلومات الخاطئة، وتوليد السمية، والاختراقات. وهي تعمل بشكل مشابه لـ nmap أو Metasploit، ولكنها مبنية خصيصاً لاستكشاف نقاط الضعف في نماذج LLM وأنظمة الحوار.

لمن هو

تتناسب مع مهندسي الأمان وممارسي الذكاء الاصطناعي الذين يختبرون متانة النموذج قبل نشر الإنتاج. ولا تناسب المستخدمين غير التقنيين البحثين عن واجهات ويب رسومية تلقائية بنقرة واحدة.

أهم الميزات

فحوصات ثابتة وديناميكية

يجمع بين أنواع فحص متعددة لاستكشاف أوضاع فشل LLM بدقة.

دعم واسع للنماذج

يتصل بـ Hugging Face و OpenAI API و AWS Bedrock و Replicate وناطق REST المخصصة.

سیر عمل بأسلوب Metasploit

يجلب مفاهيم اختبار الاختراق التقليدية مباشرة إلى مجال الذكاء الاصطناعي التوليدي.

كيف تبدأ

جاهز للعمل في 3 خطوات

1
قم بتثبيت الأداة من PyPI باستخدام python -m pip install -U garak.
2
بدلاً من ذلك، قم بتثبيت إصدار التطوير مباشرة من GitHub باستخدام pip.
3
قم بإعداد بيئة Conda مخصصة لإدارة التبعيات إذا كنت تقوم بالتثبيت من المصدر.
بصراحة

حكمنا الصادق

ما يميّزه

  • يقارن بـ nmap أو Metasploit في المنهجية، مما يجعله مألوفاً لمحترفي الأمان.
  • يدعم مجموعة واسعة من مزودي الخلفية لـ LLM بما في ذلك Hugging Face و Bedrock و OpenAI.
  • يفحص قائمة شاملة من المشكلات مثل حقن التوجيه والسمية وتسريب البيانات.
  • تطوير نشط مع اختبار متعدد المنصات عبر Linux و Windows و macOS.

أين يقصّر

  • يتطلب استخدام واجهة سطر الأوامر مع مجموعة التبعيات الخاصة به.
  • تشغيل عمليات مسح واسعة النطاق ضد واجهات API التجارية يمكن أن يکبد تكاليف استخدام رموز كبيرة.
  • يتطلب مهارة تقنية في اختبار الأمان وإدارة بيئة Python للتكوين بشكل صحيح.
التكلفة

التسعير والرخصة

مجاني بموجب ترخيصه open source، مع التكلفة المالية الوحيدة القادمة من تشغيل البرمجيات وأي رسوم لاستخدام API تكبدتها أثناء فحص النماذج المستهدفة.

عمل مدفوع

وظائف للناطقين بالعربية

880 وظيفة مفتوحة عن بعد في تدريب الذكاء الاصطناعي، آخر تحديث ١٥ نوفمبر ٢٠٢٦؛ أجر معظمها $20–$175 في الساعة. منها 2 وظائف تطلب متحدثين بالعربية. يعرضها ذكائي مجانًا، والتقديم يتم على منصة جهة التوظيف.

شاهد كل الأدوار المفتوحة →
قارن

البدائل

🎁 بدائل مجانية ومفتوحة المصدر

أدوات الذكاء الاصطناعي المُراجَعة هذه تؤدي المهمة فوراً — من دليلنا المُقيَّم.

المزيد

استخدمه، أو دعنا نُعِدّه لك

📄 دليل PDF مجاني: garak لـ أمن سيبراني
دليل بلغة بسيطة لإنجاز أول نتيجة لك. يُرسَل إلى بريدك.
🔔 64 شخصاً يريدون شرحاً كاملاً بالفيديو — أضف صوتك
🛠 لا تريد إعداده بنفسك؟
سنقوم بتثبيت garak واستضافته وإعداده لك — وتدريب فريقك.
دعنا ننجزه لك ↗
أسئلة

الأسئلة الشائعة

ما الذي يختبره garak؟

يفحص بحثاً عن الهلوسة، وتسريب البيانات، وحقن التوجيه، والمعلومات الخاطئة، وتوليد السمية، والاختراقات.

ما هي النماذج التي يمكن لـ garak مسحها؟

يدعم نماذج Hugging Face و Replicate و OpenAI API و AWS Bedrock و LiteLLM ونماذج gguf المحلية عبر llama.cpp ونقاط نهاية REST العامة.

الرادار

أحدث أخبار الذكاء الاصطناعي

✉️ حقيبة الأدوات المجانية الأسبوعية
أفضل الأدوات المجانية والمفتوحة المصدر الجديدة لـ أمن سيبراني — رسالة قصيرة أسبوعياً، بلغتك.
مجاني · رسالة واحدة أسبوعياً · إلغاء الاشتراك في أي وقت
اربح المال من تدريب الذكاء الاصطناعي ←

شاهد Zekai أولاً في جوجل