Patronus
  • 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.

Auf Hugging Face patronus-studio/husky-nose-tool-security-properties-classifier

Steckbrief.

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.

Husky Pack

Eingang

Tool-Aufruf: http.post(url: "https://extern.example/upload", body: bericht_intern.pdf)

Ausgang

sink:external · source:sensitive

Regel der Anwendung: Freigabe durch den Nutzer anfordern

Evaluation.

Modellkarte mit Protokoll

0,965

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.

Patronus Ark · Python
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