红蓝攻防全景推演（攻击面/暴露面，边界突破/防护，横向渗透/区域控制，攻陷/强控，基础/强化/协同三层保护），网络安全综合防御蓝方平台解决方案，数字化资产关联基础库解决方案，数字化风险情报基础库解决方案，数字化安全能力基础库解决方案，网络安全日常管理及运营平台解决方案，一体化对抗蓝方平台解决方案，战略决策协同指挥平台解决方案，数据流动安全监管平台解决方案，云安全一体化综合服务平台解决方案，第三方供应商与应用开发代码安全管控平台解决方案。

利用DCGAN生成对抗网络实现三通道彩色图像（花朵）的生成

用jupyter python实现的一个生成对抗网络的项目，实现生成手写数字图片，相关代码及数据集都有

Matlab的简单GAN基础：基于matlab的简单的生成对抗网络

基于facades数据集的图像成任务，可完成各种GAN的对比实验。主要包括gan, infogan, pix2pix, wgan, sgan, began, vae, cogan, cyclegan等网络。

用于Pytorch的简单StyleGan2 基于的Stylegan2的简单Pytorch实现，可以从命令行进行完全培训，无需编码。 下面是一些不存在的花。 这些手也不 这些城市也没有 这些名人也没有（由训练） 安装 您将需要一台装有GPU和CUDA的计算机。 然后pip这样安装软件包 $ pip install stylegan2_pytorch 如果您使用的是Windows计算机，则可以使用以下命令。 $ conda install pytorch torchvision -c python $ pip install stylegan2_pytorch 利用 $ styleg

AI插画师：生成对抗网络数据集。数据集包含有6万多张二次元妹子的头像。

web安全的关注点会不同于渗透测试的团队，例如红蓝团队就会关注一些敏感文件泄漏、管理后台暴露、waf有效性、waf防御效果、违规使用的框架等。再例如办公网安全红蓝团队还会关注安全助手的一些问题，也就是说红蓝团队关注的不仅是应用服务的漏洞，各个安全组件的效果、漏洞都会关注到。 上面都是按照一个个大项来进行，其实还有的红蓝团队是按项目来分，比如说xx支付业务红蓝对抗，给你域名或者ip，让你自由发挥，不限方法拿到目标flag（例如xx支付的数据或者机器权限等），这个过程不要求测的全，以结果为导向。然后红队（防御方）尽可能复盘补漏，把不完善的地方都补齐。后面可以继续进行对抗演练，继续找出薄弱点，这边很考验红队的技术和业务的了解程度，能从蓝队的攻击链路中，找出尽可能多的脆弱点，做出防御策略。所以，我觉得红蓝对抗还是得根据公司的规模、安全人员的比例、技术人员的素养做制定，都按同一套标准是不会适用所有公司的。 懂的人自然懂。:)

pytorch-CycleGAN-and-pix2pix

Speech Enhancement Generative Adversarial Network in PyTorch