[{"data":1,"prerenderedAt":635},["ShallowReactive",2],{"tool-protect-ai-hu":3},{"slug":4,"published":5,"minutes":6,"category":7,"tags":8,"keywords":13,"about":22,"sources":32,"cover":65,"og":66,"expertise":67,"locales":68,"lang":71,"title":72,"description":73,"coverAlt":74,"url":25,"pricing":75,"kind":9,"metaTitle":76,"takeaways":77,"faq":83,"toc":96,"blocks":121,"others":404},"protect-ai","2026-06-22",10,"security",[9,10,11,12],"Model scanning","Supply chain","Pickle","CI security",[14,15,16,17,18,19,20,21],"protect ai guardian","modelscan","ai model scanning","prisma airs ai model security","pickle malware scanner","model serialization attack","modelscan vs modelaudit","scan hugging face model for malware",[23,26,29],{"name":24,"url":25},"Protect AI","https:\u002F\u002Fprotectai.com",{"name":27,"url":28},"Palo Alto Networks","https:\u002F\u002Fen.wikipedia.org\u002Fwiki\u002FPalo_Alto_Networks",{"name":30,"url":31},"ModelScan","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fprotectai\u002Fmodelscan",[33,36,39,42,44,47,50,53,56,59,62],{"title":34,"url":35},"Palo Alto Networks: completes acquisition of Protect AI","https:\u002F\u002Fwww.paloaltonetworks.com\u002Fcompany\u002Fpress\u002F2025\u002Fpalo-alto-networks-completes-acquisition-of-protect-ai",{"title":37,"url":38},"Prisma AIRS AI Model Security product page","https:\u002F\u002Fwww.paloaltonetworks.com\u002Fai-security\u002Fai-model-security",{"title":40,"url":41},"Prisma AIRS platform page served at protectai.com","https:\u002F\u002Fprotectai.com\u002F",{"title":43,"url":31},"ModelScan repository and README",{"title":45,"url":46},"ModelScan on PyPI","https:\u002F\u002Fpypi.org\u002Fproject\u002Fmodelscan\u002F",{"title":48,"url":49},"ModelAudit repository and README","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fpromptfoo\u002Fmodelaudit",{"title":51,"url":52},"promptfoo documentation: model scanning","https:\u002F\u002Fwww.promptfoo.dev\u002Fdocs\u002Fmodel-audit\u002F",{"title":54,"url":55},"Beyond F1: Evaluating Coverage and Failure Recovery in AI Model Security Scanners","https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fabs\u002F2608.27424",{"title":57,"url":58},"JFrog: three zero-day PickleScan vulnerabilities","https:\u002F\u002Fjfrog.com\u002Fblog\u002Funveiling-3-zero-day-vulnerabilities-in-picklescan\u002F",{"title":60,"url":61},"PickleScan repository and README","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fmmaitre314\u002Fpicklescan",{"title":63,"url":64},"Hugging Face Hub docs: third-party scanner Protect AI","https:\u002F\u002Fhuggingface.co\u002Fdocs\u002Fhub\u002Fen\u002Fsecurity-protectai","\u002Fimages\u002Fblog\u002Fprotect-ai\u002Fcover.webp","\u002Fimages\u002Fblog\u002Fprotect-ai\u002Fog.jpg","ai-engineer",[69,70,71],"en","de","hu","Protect AI modellszkenner: Guardian nincs többé, a ModelScan viszont van","A Protect AI modellszkennelés felülvizsgálata a Palo Alto Networks felvásárlása után: mi lett a Guardianból, mit tud még a ModelScan, és hogyan teljesítenek a szabad szkennerök.","Ábra egy modellszkennelésről a registry fájltól a CI gate-ig, a modell betöltése nélkül","Free tier · paid enterprise","Protect AI modellszkenner-teszt · Balázs Csorba",[78,79,80,81,82],"A Protect AI-t a Palo Alto Networks vásárolta fel, az üzlet 2025. július 22-én zárult le; a Guardian kivezetve, a funkciója Prisma AIRS AI Model Security néven fut.","A ModelScan Apache-2.0 alatt maradt, 0.8.8-as verziója 2026. február 18-i, és csak pickle, TensorFlow SavedModel és Keras H5 formátumot fed le.","Egy 2026. augusztusi benchmark a 135 címkézett modellcsalád 49,6%-án adott egyértelmű ítéletet a ModelScannek, szemben a ModelAudit 100% és a Fickling 81,5% eredményével.","A Prisma AIRS AI Model Security 35+ fájltípust és 25+ fenyegetési kategóriát állít, de sem árat, sem független lefedettségi mérést nem közöl.","Ezeknél a szkenneröknél az 1–4 kilépési kód mind hiba: az 1 találatot jelent, a 2 és felette azt, hogy a szkennelés meg sem történt, ilyenkor buknia kell a buildnek.",[84,87,90,93],{"q":85,"a":86},"Mi történt a Protect AI Guardiannal?","A Palo Alto Networks 2025. április 28-án jelentette be a Protect AI felvásárlását, és 2025. július 22-én fejezte be. a Guardian mint terméknév megszűnt: a protectai.com\u002Fguardian 404-et ad, a tartomány pedig ma a Prisma AIRS oldalait szolgálja ki. A modellszkennelési képesség a Prisma AIRS platformon belül Prisma AIRS AI Model Security néven folytatódik.",{"q":88,"a":89},"Ingyenesen használható a ModelScan?","Igen. A ModelScan Apache-2.0 licencű, pip install modelscan paranccsal települ, a 0.8.8-as verzió 2026. február 18-án jelent meg Python 3.10–3.12 rendszerekre. Nincs hozzá hosztolt szolgáltatás, fiók és használati korlát sem.",{"q":91,"a":92},"Milyen modellformátumokat támogat a ModelScan?","Pickle és pickle-származtatott formátumokat, mint a PyTorch, scikit-learn, XGBoost, joblib, dill és cloudpickle, továbbá TensorFlow SavedModel és Keras H5 fájlokat, a TensorFlow- és H5-szkennerek pedig extra csomagként települnek. Minden más a 3-as kilépési kóddal jön vissza, nem tiszta eredménnyel.",{"q":94,"a":95},"Elég egy modellszkenner egy letöltött modell megbízásához?","Nem. A statikus szkennelés a betöltéskor lefutó kódot fogja meg; a súlyokba rejtett hátsó kaput és az Ön adatain való viselkedést nem látja. A szabad szkennerök lefedettsége nagyon eltér, ezért futtasson többet, bukasson a buildet, ha egy szkennelés nem fejeződik be, és lehetőleg olyan formátumot válasszon, amely egyáltalán nem futtat kódot.",[97,100,103,106,109,112,115,118],{"id":98,"title":99},"what-it-is","Mi ez",{"id":101,"title":102},"how-it-works","Hogyan működik",{"id":104,"title":105},"supported-formats","Támogatott formátumok",{"id":107,"title":108},"getting-started","Első lépések",{"id":110,"title":111},"what-survived","Mi maradt meg",{"id":113,"title":114},"where-it-shingles","Hol dörzsöl",{"id":116,"title":117},"verdict","Ítélet",{"id":119,"title":120},"sources","Források",[122,126,135,138,141,164,167,168,171,180,183,187,195,196,199,250,253,254,257,259,262,269,270,273,276,279,280,283,327,330,336,337,340,353,357,358],{"type":123,"content":124},"paragraph",[125],"A Protect AI valaha olyan cég volt, akinél modellszkennelést lehetett venni. A Palo Alto Networks 2025. április 28-án jelentette be a felvásárlást, és 2025. július 22-én zárta le, így most nem egy szállítót kell értékelni, hanem két tárgyat: a Prisma AIRS AI Model Security-t, a fizetős szkennert, amivé a Guardian vált, és a ModelScan-t, egy Apache-2.0 parancssori eszközt, amely továbbra is települ PyPI-ről. Ennek a recenziónak az álláspontja: a modellfájl szkennelése CI gate, nem beszerzési kategória. A fizetős réteg irányelveket, származást és auditnyomot vesz, és a nyilvános anyagokban semmi sem mutatja, hogy olyasmit tenne fel, amit a szabad eszközök elszalasztanának.",{"type":123,"content":127},[128,129,134],"Egy modellfájl végrehajtható kód adattudományos kiterjesztéssel, mert a PyTorch-szal történő betöltése pontosan azt futtatja, amit a benne lévő pickle kér. A szkenner így a registry és a deploy lépés között ül, ugyanott, ahová egy piactéri eszköz vagy egy nyilvános indexből származó csomag érkezik; érvelése megegyezik az ",{"tag":130,"to":131,"children":132},"link","\u002Fblog\u002Fmcp-server-security-checklist",[133],"MCP-biztonsági checklist"," gondolatmenetével, a súlyokra is. A szabad konkurencia a ModelAudit és a Picklescan, kereskedelmi oldalon pedig a JFrog kutatócsapata publikálta a lejjebb tárgyalt PickleScan-megkerüléseket.",{"type":136,"level":137,"id":98,"text":99},"heading",2,{"type":123,"content":139},[140],"A ModelScan egy Python-csomag egyetlen paranccsal: byteonként olvassa a fájlt, a kódlehajtásig vezető szerializációs szerkezeteket keresi, és súlyosság szerint jelenti őket, a modellt soha nem töltve be. A Guardian ennek a gondolatnak a hosztolt és vállalati rétege volt, modelleket szkennelt CI-ben és registrykben, kényszerített irányelveket és vezetett auditnyomot, ezen a néven már nincs. A képességet Prisma AIRS AI Model Security néven árulják a Prisma AIRS platformon belül, amely további futidővédelmet, red teaminget és posture managementet is hoz.",{"type":142,"ordered":143,"items":144},"list",false,[145,147,149,151,153,160,162],[146],"Szállító: Protect AI, ma a Palo Alto Networks része; a felvásárlás 2025. július 22-én zárult le",[148],"Szabad rész: ModelScan, Apache-2.0, PyPI 0.8.8-as verzió 2026. február 18-ról, Python 3.10–3.12",[150],"Fizetős rész: Prisma AIRS AI Model Security, 35+ fájltípus és 25+ fenyegetési kategória, ár csak kérésre",[152],"Detekció: nem biztonságos szerializációs szerkezetek, beágyazott kártékony kód, hátsó kapuk és szerkezeti anomáliák, CRITICAL-től LOW-ig minősítve",[154,155,159],"Felület: ",{"tag":156,"children":157},"code",[158],"modelscan -p PATH",", konzolos vagy JSON kimenet, 0–4 kilépési kód",[161],"Elhelyezkedés: a szkennelés a saját környezetben fut, így a modellfájlok és a szellemi termék helyben marad, a termékoldal szerint",[163],"A Guardian eltűnt: a protectai.com\u002Fguardian 404-et ad, a Hugging Face dokumentációs oldala pedig továbbra is erre a halott címre hivatkozik",{"type":123,"content":165},[166],"Aki már fizet a Prisma AIRS-ért, annál a modellszkennelés egy pipa egy amúgy is birtokolt platformon. Aki nem fizet, annál ugyanez a gate állítható össze ModelScanból és egy CI lépésből, nulla költséggel. Ez az aszimmetria, nem valamilyen detekciós benchmark forgatja körül ezt a recenziót.",{"type":136,"level":137,"id":101,"text":102},{"type":123,"content":169},[170],"A statikus szkennelés éppen azt a csapdát kerüli el, amely ellen védelmet nyújt: a fájlban semmi sem deszerializálódik. A ModelScan README-je szerint a fájlt byteonként, szövegként olvassa, és nem biztonságos kódaláírásokat keres, ami egyszerre korlátozza a futási időt és a kockázatot, hiszen egy szkennelés nagyjából annyit tart, amennyi a fájl lemezről olvasása. A találatok CRITICAL, HIGH, MEDIUM vagy LOW minősítéssel érkeznek, a folyamat kilépési kódja pedig továbbítja az ítéletet a CI-be.",{"type":172,"attrs":173,"inner":177,"caption":178},"diagram",{"viewBox":174,"role":175,"aria-labelledby":176},"0 0 730 260","img","t-protect-ai d-protect-ai","\u003Ctitle id=\"t-protect-ai\">Hogyan fut egy modellszkenner\u003C\u002Ftitle>\u003Cdesc id=\"d-protect-ai\">Négy lépésből álló statikus pipeline: egy registryből vagy CI-artefaktból érkező modellfájlt ellenőriz a formátuma szerint, byteonként szkennel betöltés nélkül, súlyosságot rendel hozzá, az eredményből pedig kilépési kód és irányelvi döntés lesz. Alul súlyossági skála kritikustól alacsonyig, és a megjegyzés, hogy fenyegetési intelligencia csak a fizetős réteggel érkezik.\u003C\u002Fdesc>\u003Ctext x=\"20\" y=\"26\" class=\"d-title\">Semmit sem tölt be\u003C\u002Ftext>\u003Ctext x=\"710\" y=\"26\" text-anchor=\"end\" class=\"d-label\">modelscan -p\u003C\u002Ftext>\u003Crect x=\"20\" y=\"52\" width=\"150\" height=\"56\" rx=\"8\" class=\"d-accent\"\u002F>\u003Ctext x=\"34\" y=\"76\" class=\"d-text\">modellfájl\u003C\u002Ftext>\u003Ctext x=\"34\" y=\"96\" class=\"d-small\">registry, artefakt\u003C\u002Ftext>\u003Cpath d=\"M170 80 H196\" class=\"d-line\"\u002F>\u003Cpath d=\"M190 74 L198 80 L190 86\" class=\"d-line\"\u002F>\u003Crect x=\"200\" y=\"52\" width=\"150\" height=\"56\" rx=\"8\" class=\"d-box\"\u002F>\u003Ctext x=\"214\" y=\"76\" class=\"d-text\">formátumellenőrzés\u003C\u002Ftext>\u003Ctext x=\"214\" y=\"96\" class=\"d-small\">pickle, h5, savedmodel\u003C\u002Ftext>\u003Cpath d=\"M350 80 H376\" class=\"d-line\"\u002F>\u003Cpath d=\"M370 74 L378 80 L370 86\" class=\"d-line\"\u002F>\u003Crect x=\"380\" y=\"52\" width=\"150\" height=\"56\" rx=\"8\" class=\"d-mint\"\u002F>\u003Ctext x=\"394\" y=\"76\" class=\"d-text\">statikus szkennelés\u003C\u002Ftext>\u003Ctext x=\"394\" y=\"96\" class=\"d-small\">byteok, nincs deszerializálás\u003C\u002Ftext>\u003Cpath d=\"M530 80 H556\" class=\"d-line\"\u002F>\u003Cpath d=\"M550 74 L558 80 L550 86\" class=\"d-line\"\u002F>\u003Crect x=\"560\" y=\"52\" width=\"150\" height=\"56\" rx=\"8\" class=\"d-sky\"\u002F>\u003Ctext x=\"574\" y=\"76\" class=\"d-text\">súlyosság, gate\u003C\u002Ftext>\u003Ctext x=\"574\" y=\"96\" class=\"d-small\">kilépési kód, irányelv\u003C\u002Ftext>\u003Ctext x=\"20\" y=\"152\" class=\"d-label\">SÚYOSSÁGI SKÁLA\u003C\u002Ftext>\u003Crect x=\"20\" y=\"164\" width=\"90\" height=\"24\" rx=\"6\" class=\"d-gold\"\u002F>\u003Ctext x=\"34\" y=\"181\" class=\"d-small\">CRITICAL\u003C\u002Ftext>\u003Crect x=\"118\" y=\"164\" width=\"90\" height=\"24\" rx=\"6\" class=\"d-gold\"\u002F>\u003Ctext x=\"132\" y=\"181\" class=\"d-small\">HIGH\u003C\u002Ftext>\u003Crect x=\"216\" y=\"164\" width=\"90\" height=\"24\" rx=\"6\" class=\"d-box\"\u002F>\u003Ctext x=\"230\" y=\"181\" class=\"d-small\">MEDIUM\u003C\u002Ftext>\u003Crect x=\"314\" y=\"164\" width=\"90\" height=\"24\" rx=\"6\" class=\"d-box\"\u002F>\u003Ctext x=\"328\" y=\"181\" class=\"d-small\">LOW\u003C\u002Ftext>\u003Ctext x=\"424\" y=\"181\" class=\"d-small\">az 1-es kód találatot jelent\u003C\u002Ftext>\u003Crect x=\"20\" y=\"204\" width=\"690\" height=\"44\" rx=\"8\" class=\"d-box\"\u002F>\u003Ctext x=\"34\" y=\"226\" class=\"d-text\">fenyegetési intelligencia csak a fizetős rétegben\u003C\u002Ftext>\u003Ctext x=\"34\" y=\"242\" class=\"d-small\">a WildFire- és huntr-jelentések aláírásként érkeznek, nem lefedettségként\u003C\u002Ftext>",[179],"A modellszkenner a fájlt betöltés nélkül olvassa, súlyosságot rendel hozzá, és az ítéletből kilépési kód lesz; a fenyegetési intelligencia csak a fizetős termékkel jár.",{"type":123,"content":181},[182],"A fizetős réteg azt teszi hozzá, amit egy fájlonként dolgozó eszköz nem láthat. A Palo Alto Networks azt állítja, hogy a szkennelések a Advanced WildFire fenyegetési intelligencia és a huntr kutatóközösség bejelentései alapján validálják a modelleket, az elemzés a ügyfél saját környezetében fut, a buildrendszerek pedig API-n kapcsolódnak; 2026 januárjában jöttek az Artifactory- és GitLab-források. Ezek intelligenciáról, származásról és workflowról szóló állítások, és egyikük sem mondja, hogy a parser pontosabban olvasná a fájlt.",{"type":136,"level":184,"id":185,"text":186},3,"static-not-behavioural","Statisztikus, nem viselkedésalapú",{"type":123,"content":188},[189,190,194],"Egyik réteg sem figyeli a modell működését. Egy szkenner sem mondja meg, hogy egy réteg csak bizonyos bemeneti elosztásra aktiválódik, vagy hogy a pontosságot csendben visszavágták egy felhasználói csoportnál; ahhoz a saját adatain végzett kiértékelés kell, agenteknél pedig olyan futidőbeli kontrollok, amilyenek az ",{"tag":130,"to":191,"children":192},"\u002Fblog\u002Fsandboxing-coding-agents-ci-checklist",[193],"AI agent sandbox checklist"," leír. A statikus elemzés egyetlen kérdésre válaszol: tartalmaz-e a fájl betöltéskor lefutó szerkezeteket. Jól megválaszolni ezt sokat ér, amíg senki nem olvassa úgy, hogy nincs találat, akkor biztonságos.",{"type":136,"level":137,"id":104,"text":105},{"type":123,"content":197},[198],"A formátumlefedettség az, ahol a szabad eszköz és a fizetős termék a legtávolabb kerül egymástól, és ahol a szabad eszköz legalább őszinte a korlátairól.",{"type":200,"head":201,"rows":208},"table",[202,204,206],[203],"Formátumcsalád",[205],"ModelScan, szabad",[207],"Prisma AIRS AI Model Security",[209,216,223,230,237,244],[210,212,214],[211],"Pickle változatok",[213],"torch, scikit-learn, XGBoost, joblib, dill, cloudpickle",[215],"A 35+ fájltípusból álló állított halmazon belül",[217,219,221],[218],"TensorFlow SavedModel",[220],"protokollpuffer, a szkenner extra csomagban",[222],"A TensorFlow szerepel a termékoldalon",[224,226,228],[225],"Keras HDF5",[227],"h5 és keras v3, a szkenner extra csomagban",[229],"A Keras ugyanebben az állításban benne van",[231,233,235],[232],"ONNX és egyéb tenzorformátumok",[234],"Nincs a dokumentált halmazban",[236],"Az ONNX kifejezetten szerepel a 35+ között",[238,240,242],[239],"Archívumok, manifestek, konfigok",[241],"Nincs állítva",[243],"A 25+ fenyegetési kategória része",[245,247,248],[246],"Hátsó kapuk a súlyokban",[241],[249],"Detekciós kategóriaként szerepel",{"type":123,"content":251},[252],"A lényeges rés nem a hiányzó formátum, hanem a fel nem sorolt: egy szkenner nem tud olyat szkennelni, amit nem ismer fel, az ismeretlen fájlnak pedig kontrolláltan kell megbuknia, nem csendben átmennie. A ModelScan ezt jól csinálja, a 3-as kilépési kódot adja, ha nem kap támogatott fájlt. Bármely szállító formátumlistájának azt a kérdést érdemes feltenni, mi történik a harminchatodik fájltípussal.",{"type":136,"level":137,"id":107,"text":108},{"type":123,"content":255},[256],"A szabad út két parancs: telepíteni a csomagot, rászegezni egy könyvtárra. A CI-ben nem a szöveges kimenet számít, hanem a kilépési kód, mert a 0 tiszta, az 1 találat, a 2, 3 és 4 pedig azt jelenti, hogy a szkennelés valójában meg sem történt.",{"type":156,"code":258},"# CI gate: scan every model before it reaches the registry\npip install \"modelscan[tensorflow,h5py]\"\n\nmodelscan --path .\u002Fmodels --reporting-format json --output-file scan.json\nstatus=$?\n\n# 0 clean, 1 findings, 2 scan failed, 3 no supported files, 4 usage error\nif [ \"$status\" -ne 0 ]; then\n  echo \"modelscan returned $status: refusing to publish\"\n  exit 1\nfi",{"type":123,"content":260},[261],"A 2, 3 és 4 kezelje hibaként. Egy szkenner, amely elszabadul egy sérült archívumon, vagy kihagy egy ismeretlen fájltípust, szinte ugyanazt nyomtatja, mint egy tiszta futás, ha a pipeline nincs rá építve, hogy észrevegye. A JFrog által publikált PickleScan-megkerülének pontosan ilyenek voltak: egy fájl úgy megalkotva, hogy a szkenner hibát kap vagy más útra tér, miközben a PyTorch panasz nélkül betölti.",{"type":263,"variant":264,"title":265,"body":266},"callout","warn","Fail-closed",[267],[268],"Ha a szkennelés nem fejeződik be, a modell nem megy ki. A JFrog három kritikus PickleScan-megkerülést jelentett, a CVE-2025-10155, a CVE-2025-10156 és a CVE-2025-10157, mind CVSS 9.3: egy átnevezett fájl, egy sérült ZIP ellenőrzőösszeg, egy alosztály-import. 2025. szeptember 2-án a 0.0.31-es verzióban javították őket. A tanulság túléli a patchet: bármilyen eltérés a szkenner fájlértelmezése és a keretrendszer betöltése között lyuk.",{"type":136,"level":137,"id":110,"text":111},{"type":123,"content":271},[272],"Egyértelműen: a Guardian többé nem létezik termékként. A protectai.com\u002Fguardian 404-et ad, maga a protectai.com ma a Prisma AIRS oldalait szolgálja ki, és az egyetlen első kézből származó leírás egy Hugging Face dokumentációs oldal, amely továbbra is a halott URL-re mutat. A felvásárlást 2025. április 28-án jelentették be, 2025. július 22-én zárták le, a szkennelési képesség ma Prisma AIRS AI Model Security néven szerepel, 2026 januárjában pedig Artifactory-, GitLab- és felhőtárhely-források érkeztek.",{"type":123,"content":274},[275],"A ModelScan ép maradt. A repository továbbra is a protectai szervezet alatt van, Apache-2.0 licenccel, 780 csillaggal, a PyPI 0.8.8-as verziója pedig 2026. február 18-i dátumú. A README-je még mindig azt tanácsolja, nézzük meg a Guardiant, és a halott oldalra mutat; ez éppen olyan jó jel a projekt karbantartási hőmérsékletéről, mint bármelyik más: működik, csendben elhanyagolva, nem feladva.",{"type":123,"content":277},[278],"A kereskedelmi oldal ugyanazt a formát hozza más címen. Nincs nyilvános ár, csak demókérés, és egy szám, ami egy értékesítési beszélgetés után érkezik. Ez a biztonsági szoftvereknél szokásos; egy CI gate-et árazó mérnöknek azt jelenti, hogy a fizetős rétegnek elég sokkal jobbnak kell lennie a szabad eszközöknél, hogy megérje a beszerzést, és ezt egyetlen publikált mérés sem mutatja.",{"type":136,"level":137,"id":113,"text":114},{"type":123,"content":281},[282],"Először a gyengeségek. A ModelScan három formátumcsaládot fed le, a szabad konkurencia tucatnyit. Egy fájl statikus olvasása semmit sem mond a viselkedésről. A szállítótól nincs független lefedettségi mérés, és a rendelkezésre álló egyetlen független benchmark kedvezőtlen: egy 2026. augusztusi, 135 címkézett pickle- és PyTorch-családot vizsgáló kutatás szerint a ModelScan a családok 49,6%-ánál adott egyértelmű ítéletet, szemben a ModelAudit 100% és a Fickling 81,5% eredményével. Amikor a ModelScan mégis döntött, a precizitás, a recall és az F1 is 100% volt. A fizetős rétegnek pedig nincs megkereshető ára.",{"type":200,"head":284,"rows":293},[285,287,289,291],[286],"Eszköz",[288],"Mit fed le",[290],"Független bizonyíték",[292],"Költség",[294,302,310,319],[295,296,298,300],[207],[297],"35+ fájltípus, 25+ fenyegetési kategória",[299],"Nincs publikált lefedettségi mérés",[301],"Kérésre, nincs nyilvános ár",[303,304,306,308],[30],[305],"Pickle, TensorFlow SavedModel, Keras H5",[307],"Egyértelmű ítélet 135 címkézett család 49,6%-án",[309],"Apache-2.0",[311,313,315,317],[312],"ModelAudit",[314],"45 regisztrált szkenner, archívumok és konfigok",[316],"Egyértelmű ítélet a családok 100%-án",[318],"MIT",[320,322,324,326],[321],"Picklescan",[323],"Csak pickle bájtkód",[325],"Három CVSS 9.3 megkerülés, javítva a 0.0.31-ben",[318],{"type":123,"content":328},[329],"A harmadik oszlopot olvassa hibaérték-mód figyelmeztetésként, nem ranglistaként. Egy eszköz, amely a bemutatott anyag felénél ad ítéletet, és abban a felében tökéletes, a többi időben hallgat, a hallgatást pedig a CI gate sikerként jelenti. Ugyanez a benchmark azt találta, hogy a 48 kártékony családnál, amelyeket a ModelScan nem tudott elemezni, a ModelAudit és a Fickling is kiszúrta a payloadot, a Fickling pedig azon túl nem talált valódi találatot, amit a másik két eszköz már lefedett. A következtetés: futtasson két szkennert, ne vegyen ötödiket.",{"type":263,"variant":331,"title":332,"body":333},"note","Két szkenner, egy gate",[334],[335],"Működőképes szabad gate: futtassa a ModelScant a sebessége és a kilépési kódjai miatt, tegye hozzá a ModelAuditet a formátumlefedettségért, és bukasson a buildet, ha bármelyik találatot jelez vagy nem fejeződik be. Mindkettő offline fut. Vegye figyelembe, hogy a ModelAudit csomagos telepítései alapból telemetriát kapcsolnak be, hacsak nincs beállítva a CI=true vagy a NO_ANALYTICS=1.",{"type":136,"level":137,"id":116,"text":117},{"type":123,"content":338},[339],"A Protect AI szkennelése csak akkor éri meg a vásárlást, ha a Prisma AIRS egyébként is a megrendelésen van; önmagában véve ez egy irányelv- és auditréteg, amelyet platformként áraznak. Szabad formában szűk, hasznos CI gate, amely sosem lehet az egyetlen. A mérnöki ítélet, amelyhez ez a recenzió ragaszkodik: a modellszkennelés infrastruktúra, mint egy linter. Legyen olcsó, offline, kilépési kódra épülő és unalmas. Egy termék, amelynek fő érve egy fenyegetési intelligencia-feed, másik rétegről beszél.",{"type":142,"ordered":341,"items":342},true,[343,345,347,349,351],[344],"A ModelScan akkor jó, ha ingyenes, offline gate kell pickle-, TensorFlow- és Keras-fájlokra, és minden nem nulla kilépési kódot buildhibaként kezel",[346],"A Prisma AIRS AI Model Security akkor kell, ha a származás, az irányelv-érvényesítés és az auditnyom olyasmi, amiről a könyvvizsgálók amúgy is kérdeznek; a detekció önmagában nem indokolja az árat",[348],"Ne vezesse be egyiket sem egyetlen kontrollként: a lefedettségi számok azt mutatják, hogy a második szkenner és a fail-closed szabály többet számít, mint a dobozon lévő márka",[350],"Ne a Guardian körül tervezzen: a terméknév visszavonva, az URL halott, és minden migrációs tanács, amely említi, elavult",[352],"Ha lehet, safetensors-t és más nem végrehajtható formátumot válasszon, mert a legerősebb modellszkennelési irányelvnek egyáltalán nem kell deszerializátort használnia",{"type":354,"content":355},"quote",[356],"Amelyik szkenner csak a bemutatott anyag felét fejezi be, az nem gate. Az egy sebességfokozat zöld lámpával.",{"type":136,"level":137,"id":119,"text":120},{"type":142,"ordered":341,"items":359},[360,365,369,373,377,381,385,389,392,396,400],[361],{"tag":362,"children":363,"href":35},"a",[364],"Palo Alto Networks: a Protect AI felvásárlásának lezárása",[366],{"tag":362,"children":367,"href":38},[368],"Prisma AIRS AI Model Security termékoldal",[370],{"tag":362,"children":371,"href":41},[372],"A protectai.com-on kiszolgált Prisma AIRS platformoldal",[374],{"tag":362,"children":375,"href":31},[376],"ModelScan repository és README",[378],{"tag":362,"children":379,"href":46},[380],"ModelScan a PyPI-n",[382],{"tag":362,"children":383,"href":49},[384],"ModelAudit repository és README",[386],{"tag":362,"children":387,"href":52},[388],"promptfoo dokumentáció: modellszkennelés",[390],{"tag":362,"children":391,"href":55},[54],[393],{"tag":362,"children":394,"href":58},[395],"JFrog: három zero-day sebezhetőség a PickleScanben",[397],{"tag":362,"children":398,"href":61},[399],"PickleScan repository és README",[401],{"tag":362,"children":402,"href":64},[403],"Hugging Face Hub dokumentáció: Protect AI harmadik féltől származó szkenner",[405,466,521,578],{"slug":406,"published":407,"minutes":6,"category":7,"tags":408,"keywords":413,"about":421,"sources":431,"cover":459,"og":460,"expertise":67,"locales":461,"lang":71,"title":462,"description":463,"coverAlt":464,"url":465,"pricing":309,"kind":410},"guardrails-ai","2026-09-29",[409,410,411,412],"Guardrails","Output validation","LLM reliability","Python",[414,415,416,417,418,419,420],"guardrails ai","guardrails ai validators","llm output validation python","guardrails vs nemo guardrails","guardrails on_fail actions","llm guardrails framework","pii validation llm output",[422,425,428],{"name":423,"url":424},"NVIDIA","https:\u002F\u002Fen.wikipedia.org\u002Fwiki\u002FNVIDIA",{"name":426,"url":427},"Apache License","https:\u002F\u002Fen.wikipedia.org\u002Fwiki\u002FApache_License",{"name":429,"url":430},"Large language model","https:\u002F\u002Fen.wikipedia.org\u002Fwiki\u002FLarge_language_model",[432,435,438,441,444,447,450,453,456],{"title":433,"url":434},"Guardrails AI on GitHub: README, news and FAQ","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fguardrails-ai\u002Fguardrails",{"title":436,"url":437},"guardrails-ai 0.11.0 on PyPI","https:\u002F\u002Fpypi.org\u002Fproject\u002Fguardrails-ai\u002F",{"title":439,"url":440},"Guardrails Hub: 65 validators","https:\u002F\u002Fwww.guardrailsai.com\u002Fhub",{"title":442,"url":443},"Guardrails documentation: error remediation and on-fail actions","https:\u002F\u002Fwww.guardrailsai.com\u002Fdocs\u002Fconcepts\u002Ferror_remediation",{"title":445,"url":446},"Guardrails documentation: use on-fail actions","https:\u002F\u002Fwww.guardrailsai.com\u002Fguardrails\u002Fdocs\u002Fhow-to-guides\u002Fuse_on_fail_actions",{"title":448,"url":449},"Migration issue 1560: moving off hosted remote inferencing","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fguardrails-ai\u002Fguardrails\u002Fissues\u002F1560",{"title":451,"url":452},"NVIDIA NeMo Guardrails on GitHub","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FNVIDIA-NeMo\u002FGuardrails",{"title":454,"url":455},"NVIDIA NeMo Guardrails documentation","https:\u002F\u002Fdocs.nvidia.com\u002Fnemo\u002Fguardrails\u002Flatest\u002Findex.html",{"title":457,"url":458},"OpenAI API pricing, including moderation","https:\u002F\u002Fdevelopers.openai.com\u002Fapi\u002Fdocs\u002Fpricing","\u002Fimages\u002Fblog\u002Fguardrails-ai\u002Fcover.webp","\u002Fimages\u002Fblog\u002Fguardrails-ai\u002Fog.jpg",[69,70,71],"Guardrails AI: ellenőrizni, amit a modell visszaad","A Guardrails AI értékelése: 65 validátor, nyolc on-fail művelet, a bérelt inferencing megszűnése 2026 augusztusában, és mikor jobb a NeMo Guardrails.","Guardrails AI borítógrafika validátor-pipeline feliratokkal","https:\u002F\u002Fwww.guardrailsai.com",{"slug":467,"published":468,"minutes":6,"category":7,"tags":469,"keywords":474,"about":481,"sources":488,"cover":513,"og":514,"expertise":67,"locales":515,"lang":71,"title":516,"description":517,"coverAlt":518,"url":484,"pricing":519,"kind":520},"semgrep","2026-08-14",[470,471,12,472,473],"SAST","Static analysis","Rule authoring","AppSec",[467,475,476,477,478,479,480],"semgrep vs codeql","semgrep rules","semgrep pricing","semgrep pro engine","free sast tools","semgrep ci github actions",[482,485],{"name":483,"url":484},"Semgrep","https:\u002F\u002Fsemgrep.dev",{"name":486,"url":487},"Static application security testing","https:\u002F\u002Fen.wikipedia.org\u002Fwiki\u002FStatic_application_security_testing",[489,492,495,498,501,504,507,510],{"title":490,"url":491},"Semgrep pricing: Free, Teams and Enterprise","https:\u002F\u002Fsemgrep.dev\u002Fpricing\u002F",{"title":493,"url":494},"Semgrep Community Edition","https:\u002F\u002Fsemgrep.dev\u002Fproducts\u002Fcommunity-edition",{"title":496,"url":497},"Semgrep documentation: cross-file analysis","https:\u002F\u002Fdocs.semgrep.dev\u002Fsemgrep-code\u002Fsemgrep-pro-engine-intro\u002F",{"title":499,"url":500},"Semgrep documentation: usage and billing","https:\u002F\u002Fdocs.semgrep.dev\u002Fusage-and-billing\u002Foverview\u002F",{"title":502,"url":503},"Semgrep releases: v1.179.0","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fsemgrep\u002Fsemgrep\u002Freleases",{"title":505,"url":506},"Semgrep Rules License v1.0","https:\u002F\u002Fsemgrep.dev\u002Flegal\u002Frules-license\u002F",{"title":508,"url":509},"Important updates to Semgrep OSS, 13 December 2024","https:\u002F\u002Fsemgrep.dev\u002Fblog\u002F2024\u002Fimportant-updates-to-semgrep-oss\u002F",{"title":511,"url":512},"OpenGrep repository","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fopengrep\u002Fopengrep","\u002Fimages\u002Fblog\u002Fsemgrep\u002Fcover.webp","\u002Fimages\u002Fblog\u002Fsemgrep\u002Fog.jpg",[69,70,71],"Semgrep: statikus elemzés, amely belefér egy pull requestbe","A Semgrep 30 nyelvet parse-ol, és YAML-mintákat illeszt másodpercek alatt; az engine LGPL-2.1 alatt ingyenes. A cross-file elemzés, a szabálykészletek és az AI-triage fizetős csomagban van.","A Semgrep szkennelési pipeline diagramja: forráskódok fájlokon, parse-on és szabályillesztésen át a jelentett találatokig","Free · from $30 per seat","Static analysis with AI rules",{"slug":522,"published":523,"minutes":524,"category":7,"tags":525,"keywords":529,"about":538,"sources":544,"cover":569,"og":570,"expertise":67,"locales":571,"lang":71,"title":572,"description":573,"coverAlt":574,"url":575,"pricing":576,"kind":577},"lakera-guard","2026-08-04",9,[526,409,527,528],"Prompt injection","LLM security","Content moderation",[530,531,532,533,534,535,536,537],"lakera guard","lakera guard review","prompt injection filter","prompt injection detection","llm guardrails comparison","pint benchmark","check point ai guardrails","lakera pricing",[539,541],{"name":526,"url":540},"https:\u002F\u002Fen.wikipedia.org\u002Fwiki\u002FPrompt_injection",{"name":542,"url":543},"Check Point","https:\u002F\u002Fwww.checkpoint.com\u002F",[545,548,551,554,557,560,563,566],{"title":546,"url":547},"Lakera documentation: Guard API","https:\u002F\u002Fdocs.lakera.ai\u002Fdocs\u002Fapi\u002Fguard",{"title":549,"url":550},"Guard API endpoint reference","https:\u002F\u002Fdocs.lakera.ai\u002Fapi-reference\u002Flakera-api\u002Fguard\u002Fscreen-content",{"title":552,"url":553},"Lakera documentation: projects","https:\u002F\u002Fdocs.lakera.ai\u002Fdocs\u002Fprojects",{"title":555,"url":556},"Lakera documentation: self-hosting","https:\u002F\u002Fdocs.lakera.ai\u002Fdocs\u002Fselfhosting",{"title":558,"url":559},"Lakera platform pricing","https:\u002F\u002Fplatform.lakera.ai\u002Fpricing",{"title":561,"url":562},"PINT benchmark on GitHub","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Flakeraai\u002Fpint-benchmark",{"title":564,"url":565},"Lakera homepage","https:\u002F\u002Fwww.lakera.ai\u002F",{"title":567,"url":568},"Check Point press release on the Lakera acquisition","https:\u002F\u002Fwww.checkpoint.com\u002Fpress-releases\u002Fcheck-point-acquires-lakera-to-deliver-end-to-end-ai-security-for-enterprises\u002F","\u002Fimages\u002Fblog\u002Flakera-guard\u002Fcover.webp","\u002Fimages\u002Fblog\u002Flakera-guard\u002Fog.jpg",[69,70,71],"Lakera Guard: promptinjectiós szűrés a kérés határán","A Lakera Guard értékelése: egyetlen végpont a modell előtt, a pontszámok mögött álló PINT-benchmark, és miért áll meg az ingyenes csomag havi 10 000 kérésnél.","A Lakera Guard teszt borítóképe: szűrő a nyelvi modell előtt","https:\u002F\u002Fwww.lakera.ai","Free tier · from $20 per month","Prompt injection filter",{"slug":579,"published":580,"minutes":6,"category":7,"tags":581,"keywords":586,"about":593,"sources":600,"cover":628,"og":629,"expertise":67,"locales":630,"lang":71,"title":631,"description":632,"coverAlt":633,"url":603,"pricing":309,"kind":634},"detect-secrets","2026-08-03",[582,583,584,585],"Secret scanning","Pre-commit","Git","DevSecOps",[579,587,588,589,590,591,592],"detect-secrets vs gitleaks","detect-secrets baseline","secret scanning tools comparison","gitleaks vs trufflehog","rotate leaked api keys","pre-commit secret hook",[594,597,599],{"name":595,"url":596},"Yelp","https:\u002F\u002Fen.wikipedia.org\u002Fwiki\u002FYelp",{"name":584,"url":598},"https:\u002F\u002Fen.wikipedia.org\u002Fwiki\u002FGit",{"name":426,"url":427},[601,604,607,610,613,616,619,622,625],{"title":602,"url":603},"Yelp\u002Fdetect-secrets: README and usage","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FYelp\u002Fdetect-secrets",{"title":605,"url":606},"Yelp\u002Fdetect-secrets: CHANGELOG (v1.5.0, 6 May 2024)","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FYelp\u002Fdetect-secrets\u002Fblob\u002Fmaster\u002FCHANGELOG.md",{"title":608,"url":609},"Yelp\u002Fdetect-secrets: plugin and verification documentation","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FYelp\u002Fdetect-secrets\u002Fblob\u002Fmaster\u002Fdocs\u002Fplugins.md",{"title":611,"url":612},"detect-secrets 1.5.0 on PyPI","https:\u002F\u002Fpypi.org\u002Fproject\u002Fdetect-secrets\u002F",{"title":614,"url":615},"Yelp\u002Fdetect-secrets: releases","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FYelp\u002Fdetect-secrets\u002Freleases",{"title":617,"url":618},"Gitleaks README (MIT, Go)","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fgitleaks\u002Fgitleaks",{"title":620,"url":621},"TruffleHog README (AGPL-3.0, credential verification)","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Ftrufflesecurity\u002Ftrufflehog",{"title":623,"url":624},"GitHub Docs: About secret scanning","https:\u002F\u002Fdocs.github.com\u002Fen\u002Fcode-security\u002Fsecret-scanning\u002Fintroduction\u002Fabout-secret-scanning",{"title":626,"url":627},"betterleaks\u002Fbetterleaks","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fbetterleaks\u002Fbetterleaks","\u002Fimages\u002Fblog\u002Fdetect-secrets\u002Fcover.webp","\u002Fimages\u002Fblog\u002Fdetect-secrets\u002Fog.jpg",[69,70,71],"detect-secrets: titkos kulcsok vizsgálata becommitolt baseline-nal","Mit csinál a detect-secrets, miben különbözik a becommitolt baseline a gitleakstól és a TruffleHogtól, miért számít az ellenőrző hívás a CI-ban, és hol ér véget a tool.","Diagram: fájlok haladnak a transzformereken, plugineken, szűrőkön és az ellenőrzésen egy JSON baseline-ba, amely a pre-commit kaput és az audit menetet táplálja.","Secret detection",1791383550275]