[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"similar-mithril-security--blindai":3,"tool-mithril-security--blindai":61},[4,18,26,36,44,53],{"id":5,"name":6,"github_repo":7,"description_zh":8,"stars":9,"difficulty_score":10,"last_commit_at":11,"category_tags":12,"status":17},4358,"openclaw","openclaw\u002Fopenclaw","OpenClaw 是一款专为个人打造的本地化 AI 助手，旨在让你在自己的设备上拥有完全可控的智能伙伴。它打破了传统 AI 助手局限于特定网页或应用的束缚，能够直接接入你日常使用的各类通讯渠道，包括微信、WhatsApp、Telegram、Discord、iMessage 等数十种平台。无论你在哪个聊天软件中发送消息，OpenClaw 都能即时响应，甚至支持在 macOS、iOS 和 Android 设备上进行语音交互，并提供实时的画布渲染功能供你操控。\n\n这款工具主要解决了用户对数据隐私、响应速度以及“始终在线”体验的需求。通过将 AI 部署在本地，用户无需依赖云端服务即可享受快速、私密的智能辅助，真正实现了“你的数据，你做主”。其独特的技术亮点在于强大的网关架构，将控制平面与核心助手分离，确保跨平台通信的流畅性与扩展性。\n\nOpenClaw 非常适合希望构建个性化工作流的技术爱好者、开发者，以及注重隐私保护且不愿被单一生态绑定的普通用户。只要具备基础的终端操作能力（支持 macOS、Linux 及 Windows WSL2），即可通过简单的命令行引导完成部署。如果你渴望拥有一个懂你",349277,3,"2026-04-06T06:32:30",[13,14,15,16],"Agent","开发框架","图像","数据工具","ready",{"id":19,"name":20,"github_repo":21,"description_zh":22,"stars":23,"difficulty_score":10,"last_commit_at":24,"category_tags":25,"status":17},3808,"stable-diffusion-webui","AUTOMATIC1111\u002Fstable-diffusion-webui","stable-diffusion-webui 是一个基于 Gradio 构建的网页版操作界面，旨在让用户能够轻松地在本地运行和使用强大的 Stable Diffusion 图像生成模型。它解决了原始模型依赖命令行、操作门槛高且功能分散的痛点，将复杂的 AI 绘图流程整合进一个直观易用的图形化平台。\n\n无论是希望快速上手的普通创作者、需要精细控制画面细节的设计师，还是想要深入探索模型潜力的开发者与研究人员，都能从中获益。其核心亮点在于极高的功能丰富度：不仅支持文生图、图生图、局部重绘（Inpainting）和外绘（Outpainting）等基础模式，还独创了注意力机制调整、提示词矩阵、负向提示词以及“高清修复”等高级功能。此外，它内置了 GFPGAN 和 CodeFormer 等人脸修复工具，支持多种神经网络放大算法，并允许用户通过插件系统无限扩展能力。即使是显存有限的设备，stable-diffusion-webui 也提供了相应的优化选项，让高质量的 AI 艺术创作变得触手可及。",162132,"2026-04-05T11:01:52",[14,15,13],{"id":27,"name":28,"github_repo":29,"description_zh":30,"stars":31,"difficulty_score":32,"last_commit_at":33,"category_tags":34,"status":17},1381,"everything-claude-code","affaan-m\u002Feverything-claude-code","everything-claude-code 是一套专为 AI 编程助手（如 Claude Code、Codex、Cursor 等）打造的高性能优化系统。它不仅仅是一组配置文件，而是一个经过长期实战打磨的完整框架，旨在解决 AI 代理在实际开发中面临的效率低下、记忆丢失、安全隐患及缺乏持续学习能力等核心痛点。\n\n通过引入技能模块化、直觉增强、记忆持久化机制以及内置的安全扫描功能，everything-claude-code 能显著提升 AI 在复杂任务中的表现，帮助开发者构建更稳定、更智能的生产级 AI 代理。其独特的“研究优先”开发理念和针对 Token 消耗的优化策略，使得模型响应更快、成本更低，同时有效防御潜在的攻击向量。\n\n这套工具特别适合软件开发者、AI 研究人员以及希望深度定制 AI 工作流的技术团队使用。无论您是在构建大型代码库，还是需要 AI 协助进行安全审计与自动化测试，everything-claude-code 都能提供强大的底层支持。作为一个曾荣获 Anthropic 黑客大奖的开源项目，它融合了多语言支持与丰富的实战钩子（hooks），让 AI 真正成长为懂上",151918,2,"2026-04-12T11:33:05",[14,13,35],"语言模型",{"id":37,"name":38,"github_repo":39,"description_zh":40,"stars":41,"difficulty_score":32,"last_commit_at":42,"category_tags":43,"status":17},2271,"ComfyUI","Comfy-Org\u002FComfyUI","ComfyUI 是一款功能强大且高度模块化的视觉 AI 引擎，专为设计和执行复杂的 Stable Diffusion 图像生成流程而打造。它摒弃了传统的代码编写模式，采用直观的节点式流程图界面，让用户通过连接不同的功能模块即可构建个性化的生成管线。\n\n这一设计巧妙解决了高级 AI 绘图工作流配置复杂、灵活性不足的痛点。用户无需具备编程背景，也能自由组合模型、调整参数并实时预览效果，轻松实现从基础文生图到多步骤高清修复等各类复杂任务。ComfyUI 拥有极佳的兼容性，不仅支持 Windows、macOS 和 Linux 全平台，还广泛适配 NVIDIA、AMD、Intel 及苹果 Silicon 等多种硬件架构，并率先支持 SDXL、Flux、SD3 等前沿模型。\n\n无论是希望深入探索算法潜力的研究人员和开发者，还是追求极致创作自由度的设计师与资深 AI 绘画爱好者，ComfyUI 都能提供强大的支持。其独特的模块化架构允许社区不断扩展新功能，使其成为当前最灵活、生态最丰富的开源扩散模型工具之一，帮助用户将创意高效转化为现实。",108322,"2026-04-10T11:39:34",[14,15,13],{"id":45,"name":46,"github_repo":47,"description_zh":48,"stars":49,"difficulty_score":32,"last_commit_at":50,"category_tags":51,"status":17},6121,"gemini-cli","google-gemini\u002Fgemini-cli","gemini-cli 是一款由谷歌推出的开源 AI 命令行工具，它将强大的 Gemini 大模型能力直接集成到用户的终端环境中。对于习惯在命令行工作的开发者而言，它提供了一条从输入提示词到获取模型响应的最短路径，无需切换窗口即可享受智能辅助。\n\n这款工具主要解决了开发过程中频繁上下文切换的痛点，让用户能在熟悉的终端界面内直接完成代码理解、生成、调试以及自动化运维任务。无论是查询大型代码库、根据草图生成应用，还是执行复杂的 Git 操作，gemini-cli 都能通过自然语言指令高效处理。\n\n它特别适合广大软件工程师、DevOps 人员及技术研究人员使用。其核心亮点包括支持高达 100 万 token 的超长上下文窗口，具备出色的逻辑推理能力；内置 Google 搜索、文件操作及 Shell 命令执行等实用工具；更独特的是，它支持 MCP（模型上下文协议），允许用户灵活扩展自定义集成，连接如图像生成等外部能力。此外，个人谷歌账号即可享受免费的额度支持，且项目基于 Apache 2.0 协议完全开源，是提升终端工作效率的理想助手。",100752,"2026-04-10T01:20:03",[52,13,15,14],"插件",{"id":54,"name":55,"github_repo":56,"description_zh":57,"stars":58,"difficulty_score":32,"last_commit_at":59,"category_tags":60,"status":17},4721,"markitdown","microsoft\u002Fmarkitdown","MarkItDown 是一款由微软 AutoGen 团队打造的轻量级 Python 工具，专为将各类文件高效转换为 Markdown 格式而设计。它支持 PDF、Word、Excel、PPT、图片（含 OCR）、音频（含语音转录）、HTML 乃至 YouTube 链接等多种格式的解析，能够精准提取文档中的标题、列表、表格和链接等关键结构信息。\n\n在人工智能应用日益普及的今天，大语言模型（LLM）虽擅长处理文本，却难以直接读取复杂的二进制办公文档。MarkItDown 恰好解决了这一痛点，它将非结构化或半结构化的文件转化为模型“原生理解”且 Token 效率极高的 Markdown 格式，成为连接本地文件与 AI 分析 pipeline 的理想桥梁。此外，它还提供了 MCP（模型上下文协议）服务器，可无缝集成到 Claude Desktop 等 LLM 应用中。\n\n这款工具特别适合开发者、数据科学家及 AI 研究人员使用，尤其是那些需要构建文档检索增强生成（RAG）系统、进行批量文本分析或希望让 AI 助手直接“阅读”本地文件的用户。虽然生成的内容也具备一定可读性，但其核心优势在于为机器",93400,"2026-04-06T19:52:38",[52,14],{"id":62,"github_repo":63,"name":64,"description_en":65,"description_zh":66,"ai_summary_zh":67,"readme_en":68,"readme_zh":69,"quickstart_zh":70,"use_case_zh":71,"hero_image_url":72,"owner_login":73,"owner_name":74,"owner_avatar_url":75,"owner_bio":76,"owner_company":77,"owner_location":77,"owner_email":77,"owner_twitter":77,"owner_website":78,"owner_url":79,"languages":80,"stars":103,"forks":104,"last_commit_at":105,"license":106,"difficulty_score":107,"env_os":108,"env_gpu":109,"env_ram":110,"env_deps":111,"category_tags":116,"github_topics":117,"view_count":32,"oss_zip_url":77,"oss_zip_packed_at":77,"status":17,"created_at":129,"updated_at":130,"faqs":131,"releases":161},6898,"mithril-security\u002Fblindai","blindai","Confidential AI deployment with secure enclaves :lock:","BlindAI 是一款专注于保护数据隐私的开源 AI 部署方案，旨在让用户在查询或使用热门 AI 模型时，确保数据全程机密。它主要解决了在云端运行 AI 时，用户敏感数据（如医疗记录、商业机密）可能被服务提供商窥探或泄露的信任难题。\n\n该工具的核心亮点在于利用硬件强制的“可信执行环境”（Trusted Execution Environments，如 Intel SGX），构建了一个连服务器管理员都无法访问的“黑盒”空间。在此空间内，数据和模型均以加密状态运行，实现了真正的机密计算。BlindAI 提供了两种使用模式：一是通过其 API 直接调用由 Mithril Security 托管的隐私保护模型；二是利用 BlindAI Core 技术栈，让开发者自行搭建服务器，安全地部署私有模型。\n\nBlindAI 特别适合对数据合规性有严格要求的开发者、研究人员以及需要处理敏感信息的企业用户。例如，医疗机构希望利用语音识别分析病历，或金融公司需要在不暴露客户数据的前提下进行风险预测，都是其典型应用场景。虽然项目目前处于非活跃维护状态，建议谨慎用于生产环境的极高敏感数据，但其提供的技术思路对于","BlindAI 是一款专注于保护数据隐私的开源 AI 部署方案，旨在让用户在查询或使用热门 AI 模型时，确保数据全程机密。它主要解决了在云端运行 AI 时，用户敏感数据（如医疗记录、商业机密）可能被服务提供商窥探或泄露的信任难题。\n\n该工具的核心亮点在于利用硬件强制的“可信执行环境”（Trusted Execution Environments，如 Intel SGX），构建了一个连服务器管理员都无法访问的“黑盒”空间。在此空间内，数据和模型均以加密状态运行，实现了真正的机密计算。BlindAI 提供了两种使用模式：一是通过其 API 直接调用由 Mithril Security 托管的隐私保护模型；二是利用 BlindAI Core 技术栈，让开发者自行搭建服务器，安全地部署私有模型。\n\nBlindAI 特别适合对数据合规性有严格要求的开发者、研究人员以及需要处理敏感信息的企业用户。例如，医疗机构希望利用语音识别分析病历，或金融公司需要在不暴露客户数据的前提下进行风险预测，都是其典型应用场景。虽然项目目前处于非活跃维护状态，建议谨慎用于生产环境的极高敏感数据，但其提供的技术思路对于探索隐私计算与 AI 结合仍具有重要的参考价值。通过简单的 Python 库，用户即可轻松体验“数据可用不可见”的安全 AI 服务。","\u003Ca name=\"readme-top\">\u003C\u002Fa>\n\n[![Contributors][contributors-shield]][contributors-url]\n[![Forks][forks-shield]][forks-url]\n[![Stargazers][stars-shield]][stars-url]\n[![Issues][issues-shield]][issues-url]\n[![Apache License][license-shield]][license-url]\n\n\n\u003C!-- PROJECT LOGO -->\n\u003Cbr \u002F>\n\u003Cdiv align=\"center\">\n  \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fmithril-security\u002Fblindai\">\n    \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fmithril-security_blindai_readme_41fc1fe7e326.png\" alt=\"Logo\" width=\"80\" height=\"80\">\n  \u003C\u002Fa>\n\n\u003Ch1 align=\"center\">BlindAI\u003C\u002Fh1>\n\n[![Website][website-shield]][website-url]\n[![Blog][blog-shield]][blog-url]\n[![LinkedIn][linkedin-shield]][linkedin-url]\n\n> :warning: **Warning**: Unfortunately, BlindAI is not actively maintained at the moment. Thus, **you should not use BlindAI for processing sensitive data**. If you have a use case that involves confidential data and are interested in using BlindAI, please **contact us** to discuss potential support and collaboration.\n> \n\n  \u003Cp align=\"center\">\n    \u003Cb>BlindAI\u003C\u002Fb> is an \u003Cb>AI privacy solution\u003C\u002Fb>, allowing users to query popular AI models or serve their own models whilst ensuring that users' data remains private every step of the way.\n\t\u003Cbr \u002F>\u003Cbr \u002F>\n    \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fblindai.mithrilsecurity.io\u002Fen\u002Flatest\">\u003Cstrong>Explore the docs »\u003C\u002Fstrong>\u003C\u002Fa>\n    \u003Cbr \u002F>\n    \u003Cbr \u002F>\n    \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fblindai.mithrilsecurity.io\u002Fen\u002Flatest\u002Fdocs\u002Fgetting-started\u002Fquick-tour\u002F\">Try Demo\u003C\u002Fa>\n    ·\n    \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fmithril-security\u002Fblindai\u002Fissues\">Report Bug\u003C\u002Fa>\n    ·\n    \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fmithril-security\u002Fblindai\u002Fissues\">Request Feature\u003C\u002Fa>\n  \u003C\u002Fp>\n\u003C\u002Fdiv>\n\n\n\n\u003C!-- TABLE OF CONTENTS -->\n\u003Cdetails>\n  \u003Csummary>Table of Contents\u003C\u002Fsummary>\n  \u003Col>\n    \u003Cli>\n      \u003Ca href=\"#-about-the-project\">About The Project\u003C\u002Fa>\n      \u003Cul>\n        \u003Cli>\u003Ca href=\"#built-with\">Built With\u003C\u002Fa>\u003C\u002Fli>\n      \u003C\u002Ful>\n    \u003C\u002Fli>\n    \u003Cli>\n      \u003Ca href=\"#-getting-started\">Getting Started\u003C\u002Fa>\n      \u003Cul>\n        \u003Cli>\u003Ca href=\"#blindai-api\">BlindAI API\u003C\u002Fa>\u003C\u002Fli>\n        \u003Cli>\u003Ca href=\"#blindai-core\">BlindAI Core\u003C\u002Fa>\u003C\u002Fli>\n      \u003C\u002Ful>\n    \u003C\u002Fli>\n    \u003Cli>\u003Ca href=\"#-usage\">Usage\u003C\u002Fa>\u003C\u002Fli>\n    \u003Cli>\u003Ca href=\"#-getting-help\">Getting Help\u003C\u002Fa>\u003C\u002Fli>\n    \u003Cli>\u003Ca href=\"#-license\">License\u003C\u002Fa>\u003C\u002Fli>\n    \u003Cli>\u003Ca href=\"#-contact\">Contact\u003C\u002Fa>\u003C\u002Fli>\n  \u003C\u002Fol>\n\u003C\u002Fdetails>\n\n\u003C!-- ABOUT THE PROJECT -->\n## 🔒 About The Project\n\n**BlindAI** is an **open-source solution** to query and deploy AI models while **guaranteeing data privacy**. The querying of models is done via our **easy-to-use Python library**.\n\nData sent by users to the AI model is kept **confidential at all times** by hardware-enforced **Trusted Execution Environments**. We explain how they keep data and models safe in detail [here](https:\u002F\u002Fblindai.mithrilsecurity.io\u002Fen\u002Flatest\u002Fdocs\u002Fgetting-started\u002Fconfidential_computing\u002F).\n\nThere are two main scenarios for BlindAI:\n\n- **BlindAI API**: Using BlindAI to query popular AI models hosted by Mithril Security.\n- **BlindAI Core**: Using BlindAI's underlying technology to host your own BlindAI server instance to securely deploy your own models.\n\nYou can find our more about BlindAI API and BlindAI Core [here](https:\u002F\u002Fblindai.mithrilsecurity.io\u002Fen\u002Flatest\u002Fdocs\u002Fgetting-started\u002Fblindai_structure\u002F).\n\n### Built With \n\n[![Rust][Rust]][Rust-url] [![Python][Python]][Python-url] [![Intel-SGX][Intel-SGX]][Intel-sgx-url] [![Tract][Tract]][tract-url]\n\n\u003Cp align=\"right\">(\u003Ca href=\"#readme-top\">back to top\u003C\u002Fa>)\u003C\u002Fp>\n\n\u003C!-- GETTING STARTED -->\n## 🚀 Getting Started\n\nWe strongly recommend for you to get started with our [Quick tour](https:\u002F\u002Fblindai.mithrilsecurity.io\u002Fen\u002Flatest\u002Fdocs\u002Fgetting-started\u002Fquick-tour\u002F) to discover BlindAI with the open-source model Whisper.\n\nBut here’s a taste of what using BlindAI could look like 🍒\n\n### BlindAI API\n\n```py\ntranscript = blindai.api.Audio.transcribe(\n    file=\"patient_104678.wav\"\n)\nprint(transcript)\n\nThe patient is a 55-year old male with known coronary artery disease.\n```\n\n### BlindAI.Core\n\n#### AI company's side: uploading and deleting models\n\nAn AI company AI company want to provide their model as an an easy-to-use service. They upload it to the server, which is assigned a model ID.\n\n```py\nresponse = client_1.upload_model(model=\".\u002FCOVID-Net-CXR-2.onnx\")\nMODEL_ID = response.model_id\nprint(MODEL_ID)\n\n8afcdab8-209e-4b93-9403-f3ea2dc0c3ae\n```\n\nWhen collaborating with clients is done, the AI company can delete their model from the server.\n\n```py\n# AI company deletes model after use\nclient_1.delete_model(MODEL_ID)\n```\n\n#### Client's side: running a model on confidential data\n\nThe client wants to feed their confidential data to the model while protecting it from third-party access. They connect and run the model on the following confidential image.\n\n![](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fmithril-security_blindai_readme_335c14575b12.png)\n\n```py\npos_ret = client_2.run_model(MODEL_ID, positive)\nprint(\"Probability of Covid for positive image is\", pos_ret.output[0].as_flat()[0][1])\n\nProbability of Covid for positive image is 0.890598714351654\n```\n\n_For more examples, please refer to the [Documentation](https:\u002F\u002Fblindai.mithrilsecurity.io\u002Fen\u002Flatest\u002F)_\n\n\u003Cp align=\"right\">(\u003Ca href=\"#readme-top\">back to top\u003C\u002Fa>)\u003C\u002Fp>\n\n\u003C!-- GETTING HELP -->\n## 🙋 Getting help\n\n* Go to our [Discord](https:\u002F\u002Fdiscord.com\u002Finvite\u002FTxEHagpWd4) #support channel\n* Report bugs by [opening an issue on our BlindAI GitHub](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fmithril-security\u002Fblindai\u002Fissues)\n* [Book a meeting](https:\u002F\u002Fcalendly.com\u002Fcontact-mithril-security\u002F15mins?month=2023-03) with us\n\n\n\u003C!-- LICENSE -->\n## 📜 License\n\nDistributed under the Apache License, version 2.0. See [`LICENSE.md`](https:\u002F\u002Fwww.apache.org\u002Flicenses\u002FLICENSE-2.0) for more information.\n\n\n\u003C!-- CONTACT -->\n## 📇 Contact\n\nMithril Security - [@MithrilSecurity](https:\u002F\u002Ftwitter.com\u002FMithrilSecurity) - contact@mithrilsecurity.io\n\nProject Link: [https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fmithril-security\u002Fblindai](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fmithril-security\u002Fblindai)\n\n\u003Cp align=\"right\">(\u003Ca href=\"#readme-top\">back to top\u003C\u002Fa>)\u003C\u002Fp>\n\n\u003C!-- MARKDOWN LINKS & IMAGES -->\n\u003C!-- https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Falexandresanlim\u002FBadges4-README.md-Profile#-blog- -->\n[contributors-shield]: https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fgithub\u002Fcontributors\u002Fmithril-security\u002Fblindai.svg?style=for-the-badge\n[contributors-url]: https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fmithril-security\u002Fblindai\u002Fgraphs\u002Fcontributors\n[forks-shield]: 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https:\u002F\u002Fwww.rust-lang.org\u002Ffr\n[Intel-SGX]: https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FSGX-FFD43B?style=for-the-badge&logo=intel&logoColor=black\n[Intel-sgx-url]: https:\u002F\u002Fwww.intel.fr\u002Fcontent\u002Fwww\u002Ffr\u002Ffr\u002Farchitecture-and-technology\u002Fsoftware-guard-extensions.html\n[Tract]: https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FTract-FFD43B?style=for-the-badge\n[tract-url]: https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fmithril-security\u002Ftract\u002Ftree\u002F6e4620659837eebeaba40ab3eeda67d33a99c7cf\n\n\u003C!-- Done using https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fothneildrew\u002FBest-README-Template -->\n","\u003Ca name=\"readme-top\">\u003C\u002Fa>\n\n[![贡献者][contributors-shield]][contributors-url]\n[![分支][forks-shield]][forks-url]\n[![星标][stars-shield]][stars-url]\n[![问题][issues-shield]][issues-url]\n[![Apache许可证][license-shield]][license-url]\n\n\n\u003C!-- 项目Logo -->\n\u003Cbr \u002F>\n\u003Cdiv align=\"center\">\n  \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fmithril-security\u002Fblindai\">\n    \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fmithril-security_blindai_readme_41fc1fe7e326.png\" alt=\"Logo\" width=\"80\" height=\"80\">\n  \u003C\u002Fa>\n\n\u003Ch1 align=\"center\">BlindAI\u003C\u002Fh1>\n\n[![官网][website-shield]][website-url]\n[![博客][blog-shield]][blog-url]\n[![LinkedIn][linkedin-shield]][linkedin-url]\n\n> :warning: **警告**: 很遗憾，BlindAI 目前并未处于积极维护状态。因此，**请勿使用 BlindAI 处理敏感数据**。如果您有涉及机密数据的应用场景，并希望使用 BlindAI，请**联系我们**，探讨可能的支持与合作。\n> \n\n  \u003Cp align=\"center\">\n    \u003Cb>BlindAI\u003C\u002Fb> 是一个\u003Cb>AI隐私解决方案\u003C\u002Fb>,允许用户查询流行的AI模型或部署自己的模型，同时确保用户的数据在每一步都保持私密。\n\t\u003Cbr \u002F>\u003Cbr \u002F>\n    \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fblindai.mithrilsecurity.io\u002Fen\u002Flatest\">\u003Cstrong>探索文档 »\u003C\u002Fstrong>\u003C\u002Fa>\n    \u003Cbr \u002F>\n    \u003Cbr \u002F>\n    \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fblindai.mithrilsecurity.io\u002Fen\u002Flatest\u002Fdocs\u002Fgetting-started\u002Fquick-tour\u002F\">试用演示\u003C\u002Fa>\n    ·\n    \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fmithril-security\u002Fblindai\u002Fissues\">报告Bug\u003C\u002Fa>\n    ·\n    \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fmithril-security\u002Fblindai\u002Fissues\">请求功能\u003C\u002Fa>\n  \u003C\u002Fp>\n\u003C\u002Fdiv>\n\n\n\n\u003C!-- 目录 -->\n\u003Cdetails>\n  \u003Csummary>目录\u003C\u002Fsummary>\n  \u003Col>\n    \u003Cli>\n      \u003Ca href=\"#-about-the-project\">关于项目\u003C\u002Fa>\n      \u003Cul>\n        \u003Cli>\u003Ca href=\"#built-with\">使用的技术\u003C\u002Fa>\u003C\u002Fli>\n      \u003C\u002Ful>\n    \u003C\u002Fli>\n    \u003Cli>\n      \u003Ca href=\"#-getting-started\">开始使用\u003C\u002Fa>\n      \u003Cul>\n        \u003Cli>\u003Ca href=\"#blindai-api\">BlindAI API\u003C\u002Fa>\u003C\u002Fli>\n        \u003Cli>\u003Ca href=\"#blindai-core\">BlindAI Core\u003C\u002Fa>\u003C\u002Fli>\n      \u003C\u002Ful>\n    \u003C\u002Fli>\n    \u003Cli>\u003Ca href=\"#-usage\">使用方法\u003C\u002Fa>\u003C\u002Fli>\n    \u003Cli>\u003Ca href=\"#-getting-help\">获取帮助\u003C\u002Fa>\u003C\u002Fli>\n    \u003Cli>\u003Ca href=\"#-license\">许可证\u003C\u002Fa>\u003C\u002Fli>\n    \u003Cli>\u003Ca href=\"#-contact\">联系我们\u003C\u002Fa>\u003C\u002Fli>\n  \u003C\u002Fol>\n\u003C\u002Fdetails>\n\n\u003C!-- 关于项目 -->\n## 🔒 关于项目\n\n**BlindAI** 是一个**开源解决方案**，用于查询和部署AI模型，同时**保障数据隐私**。模型的查询通过我们**易于使用的Python库**完成。\n\n用户发送到AI模型的数据始终由硬件强制执行的**可信执行环境**保护，**全程保密**。我们在此详细说明它们如何确保数据和模型的安全：[这里](https:\u002F\u002Fblindai.mithrilsecurity.io\u002Fen\u002Flatest\u002Fdocs\u002Fgetting-started\u002Fconfidential_computing\u002F)。\n\nBlindAI主要有两种应用场景：\n\n- **BlindAI API**：使用BlindAI查询Mithril Security托管的流行AI模型。\n- **BlindAI Core**：利用BlindAI的核心技术，搭建您自己的BlindAI服务器实例，以安全地部署您自己的模型。\n\n您可以在这里了解更多关于BlindAI API和BlindAI Core的信息：[这里](https:\u002F\u002Fblindai.mithrilsecurity.io\u002Fen\u002Flatest\u002Fdocs\u002Fgetting-started\u002Fblindai_structure\u002F)。\n\n### 使用的技术 \n\n[![Rust][Rust]][Rust-url] [![Python][Python]][Python-url] [![Intel-SGX][Intel-SGX]][Intel-sgx-url] [![Tract][Tract]][tract-url]\n\n\u003Cp align=\"right\">(回到顶部)\u003C\u002Fp>\n\n\u003C!-- 开始使用 -->\n## 🚀 开始使用\n\n我们强烈建议您从我们的[快速入门指南](https:\u002F\u002Fblindai.mithrilsecurity.io\u002Fen\u002Flatest\u002Fdocs\u002Fgetting-started\u002Fquick-tour\u002F)开始，使用开源模型Whisper来了解BlindAI。\n\n不过，以下是一些使用BlindAI的示例樱桃🍒\n\n### BlindAI API\n\n```py\ntranscript = blindai.api.Audio.transcribe(\n    file=\"patient_104678.wav\"\n)\nprint(transcript)\n\n患者为55岁男性，患有已知冠状动脉疾病。\n```\n\n### BlindAI.Core\n\n#### AI公司端：上传和删除模型\n\n一家AI公司希望将其模型作为易于使用的服务提供。他们将模型上传到服务器，服务器会为其分配一个模型ID。\n\n```py\nresponse = client_1.upload_model(model=\".\u002FCOVID-Net-CXR-2.onnx\")\nMODEL_ID = response.model_id\nprint(MODEL_ID)\n\n8afcdab8-209e-4b93-9403-f3ea2dc0c3ae\n```\n\n当与客户的合作结束后，该AI公司可以从服务器上删除其模型。\n\n```py\n# AI公司使用后删除模型\nclient_1.delete_model(MODEL_ID)\n```\n\n#### 客户端：对机密数据运行模型\n\n客户希望将自己的机密数据输入模型，同时防止第三方访问。他们连接并在这张机密图像上运行模型。\n\n![](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fmithril-security_blindai_readme_335c14575b12.png)\n\n```py\npos_ret = client_2.run_model(MODEL_ID, positive)\nprint(\"阳性图像感染新冠的概率是\", pos_ret.output[0].as_flat()[0][1])\n\n阳性图像感染新冠的概率是0.890598714351654\n```\n\n*更多示例，请参阅[文档](https:\u002F\u002Fblindai.mithrilsecurity.io\u002Fen\u002Flatest\u002F)*\n\n\u003Cp align=\"right\">(回到顶部)\u003C\u002Fp>\n\n\u003C!-- 获取帮助 -->\n## 🙋 获取帮助\n\n* 访问我们的[Discord](https:\u002F\u002Fdiscord.com\u002Finvite\u002FTxEHagpWd4) #support 频道\n* 通过[在BlindAI GitHub上提交问题](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fmithril-security\u002Fblindai\u002Fissues)报告Bug\n* [预约会议](https:\u002F\u002Fcalendly.com\u002Fcontact-mithril-security\u002F15mins?month=2023-03)与我们沟通\n\n\n\u003C!-- 许可证 -->\n## 📜 许可证\n\n本项目采用Apache许可证第2.0版进行分发。更多信息请参阅[`LICENSE.md`](https:\u002F\u002Fwww.apache.org\u002Flicenses\u002FLICENSE-2.0)。\n\n\n\u003C!-- 联系方式 -->\n\n## 📇 联系方式\n\nMithril Security - [@MithrilSecurity](https:\u002F\u002Ftwitter.com\u002FMithrilSecurity) - contact@mithrilsecurity.io\n\n项目链接：[https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fmithril-security\u002Fblindai](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fmithril-security\u002Fblindai)\n\n\u003Cp align=\"right\">(\u003Ca href=\"#readme-top\">返回顶部\u003C\u002Fa>)\u003C\u002Fp>\n\n\u003C!-- MARKDOWN LINKS & IMAGES -->\n\u003C!-- https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Falexandresanlim\u002FBadges4-README.md-Profile#-blog- -->\n[contributors-shield]: https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fgithub\u002Fcontributors\u002Fmithril-security\u002Fblindai.svg?style=for-the-badge\n[contributors-url]: https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fmithril-security\u002Fblindai\u002Fgraphs\u002Fcontributors\n[forks-shield]: https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fgithub\u002Fforks\u002Fmithril-security\u002Fblindai.svg?style=for-the-badge\n[forks-url]: https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fmithril-security\u002Fblindai\u002Fnetwork\u002Fmembers\n[stars-shield]: https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fgithub\u002Fstars\u002Fmithril-security\u002Fblindai.svg?style=for-the-badge\n[stars-url]: https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fmithril-security\u002Fblindai\u002Fstargazers\n[issues-shield]: https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fgithub\u002Fissues\u002Fmithril-security\u002Fblindai.svg?style=for-the-badge\n[issues-url]: https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fmithril-security\u002Fblindai\u002Fissues\n[license-shield]: https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fgithub\u002Flicense\u002Fmithril-security\u002Fblindai.svg?style=for-the-badge\n[license-url]: https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fmithril-security\u002Fblindai\u002Fblob\u002Fmaster\u002FLICENSE.md\n[linkedin-shield]: https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FLinkedIn-0077B5?style=for-the-badge&logo=linkedin&logoColor=white&colorB=555\n[linkedin-url]: https:\u002F\u002Fwww.linkedin.com\u002Fcompany\u002Fmithril-security-company\u002F\n[website-url]: https:\u002F\u002Fwww.mithrilsecurity.io\n[website-shield]: https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002Fwebsite-000000?style=for-the-badge&colorB=555\n[blog-url]: https:\u002F\u002Fblog.mithrilsecurity.io\u002F\n[blog-shield]: https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FBlog-000?style=for-the-badge&logo=ghost&logoColor=yellow&colorB=555\n[product-screenshot]: images\u002Fscreenshot.png\n[Python]: https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FPython-FFD43B?style=for-the-badge&logo=python&logoColor=blue\n[Python-url]: https:\u002F\u002Fwww.python.org\u002F\n[Rust]: https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002Frust-FFD43B?style=for-the-badge&logo=rust&logoColor=black\n[Rust-url]: https:\u002F\u002Fwww.rust-lang.org\u002Ffr\n[Intel-SGX]: https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FSGX-FFD43B?style=for-the-badge&logo=intel&logoColor=black\n[Intel-sgx-url]: https:\u002F\u002Fwww.intel.fr\u002Fcontent\u002Fwww\u002Ffr\u002Ffr\u002Farchitecture-and-technology\u002Fsoftware-guard-extensions.html\n[Tract]: https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FTract-FFD43B?style=for-the-badge\n[tract-url]: https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fmithril-security\u002Ftract\u002Ftree\u002F6e4620659837eebeaba40ab3eeda67d33a99c7cf\n\n\u003C!-- 使用 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fothneildrew\u002FBest-README-Template 完成 -->","# BlindAI 快速上手指南\n\n> ⚠️ **重要提示**：BlindAI 目前**不再积极维护**。请勿将其用于处理敏感数据的生产环境。如果您有涉及机密数据的具体需求，建议直接联系官方团队探讨支持方案。\n\nBlindAI 是一个开源的 AI 隐私保护解决方案，利用硬件强制的**可信执行环境 (TEE)**（如 Intel SGX），确保用户数据在查询 AI 模型或部署自有模型时全程保持机密。\n\n## 1. 环境准备\n\n在开始之前，请确保您的开发环境满足以下要求：\n\n*   **操作系统**：推荐 Linux 环境（需支持 Intel SGX 技术以运行本地核心服务，若仅使用云端 API 则无此强依赖）。\n*   **编程语言**：Python 3.8 或更高版本。\n*   **前置依赖**：\n    *   `pip` (Python 包管理工具)\n    *   若部署本地服务 (`blindai-core`)，需安装 Intel SGX 驱动及运行时库。\n*   **网络环境**：需能访问 Mithril Security 服务器（国内用户如遇连接问题，请检查网络代理配置，目前暂无官方中国镜像源）。\n\n## 2. 安装步骤\n\n使用 pip 安装 BlindAI Python 客户端库：\n\n```bash\npip install blindai\n```\n\n> 注意：由于项目维护状态，若遇安装失败，建议检查 Python 版本兼容性或参考官方文档的历史版本说明。\n\n## 3. 基本使用\n\nBlindAI 提供两种主要使用模式：**BlindAI API**（调用托管模型）和 **BlindAI Core**（自建服务部署模型）。\n\n### 模式一：使用 BlindAI API (调用托管模型)\n\n适用于直接调用由 Mithril Security 托管的流行 AI 模型，无需自行部署基础设施。\n\n**示例：使用 Whisper 模型进行语音转文字**\n\n```python\nimport blindai\n\n# 调用 API 进行音频转录\ntranscript = blindai.api.Audio.transcribe(\n    file=\"patient_104678.wav\"\n)\n\nprint(transcript)\n# 输出示例：The patient is a 55-year old male with known coronary artery disease.\n```\n\n### 模式二：使用 BlindAI Core (自建服务)\n\n适用于企业希望安全地部署自有模型，并在保护客户数据隐私的前提下提供服务。此模式分为“模型提供方”和“客户端”两个角色。\n\n#### A. 模型提供方：上传与管理模型\n\n```python\n# 初始化客户端 (需配置服务端地址和认证信息)\nclient_1 = blindai.Client(...)\n\n# 上传模型文件 (例如 ONNX 格式)\nresponse = client_1.upload_model(model=\".\u002FCOVID-Net-CXR-2.onnx\")\nMODEL_ID = response.model_id\n\nprint(MODEL_ID)\n# 输出示例：8afcdab8-209e-4b93-9403-f3ea2dc0c3ae\n\n# 合作结束后，可删除模型\nclient_1.delete_model(MODEL_ID)\n```\n\n#### B. 客户端：在机密数据上运行模型\n\n客户端连接服务，发送加密\u002F受保护的数据进行推理，服务端无法查看原始数据。\n\n```python\n# 初始化客户端\nclient_2 = blindai.Client(...)\n\n# 加载待推理的机密数据 (例如图片)\npositive = load_image(\"positive_image.png\") \n\n# 运行模型推理\npos_ret = client_2.run_model(MODEL_ID, positive)\n\n# 获取结果\nprobability = pos_ret.output[0].as_flat()[0][1]\nprint(f\"Probability of Covid for positive image is {probability}\")\n# 输出示例：Probability of Covid for positive image is 0.890598714351654\n```\n\n---\n\n*更多详细示例和高级配置，请参考 [官方文档](https:\u002F\u002Fblindai.mithrilsecurity.io\u002Fen\u002Flatest\u002F)。*","某医疗科技公司需要将包含患者隐私的录音文件上传至云端，利用先进的 AI 语音模型进行病历自动转录，但必须严格符合数据合规要求。\n\n### 没有 blindai 时\n- **数据泄露风险高**：患者录音在传输和服务器内存中均以明文形式存在，一旦云平台被攻破或内部人员违规，敏感医疗信息极易泄露。\n- **合规门槛难以跨越**：由于无法向监管机构证明数据在计算过程中完全不可见，项目难以通过 GDPR 或 HIPAA 等严格的数据隐私审计。\n- **信任建立成本高昂**：医院客户因担心隐私外泄，往往拒绝将核心数据交由第三方处理，导致业务拓展受阻，需花费大量精力签署复杂的免责协议。\n- **模型与数据双向暴露**：不仅用户数据不安全，部署在公共云上的专有医疗模型也面临被逆向工程或窃取的风险。\n\n### 使用 blindai 后\n- **硬件级隐私保护**：blindai 利用可信执行环境（TEE）构建安全飞地，确保患者录音从进入服务器到完成转录的全程均在加密状态下计算，连云服务商也无法窥探。\n- **轻松满足合规要求**：基于硬件强制的机密计算特性，系统天然具备“数据可用不可见”的证明能力，大幅简化了隐私合规审计流程。\n- **重建客户信任**：医疗机构确认数据在盲态下处理后，更愿意开放合作，公司无需再为数据主权问题与客户进行漫长的法律拉锯。\n- **资产双重安全**：在保护用户输入数据的同时，blindai 也防止了部署在其中的专有医疗模型被恶意提取，实现了数据与模型的双向保密。\n\nblindai 通过硬件级的可信执行环境，让敏感数据能在公共云上“盲跑”AI 模型，彻底解决了隐私顾虑与云端算力需求之间的矛盾。","https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fmithril-security_blindai_24fa102e.png","mithril-security","Mithril Security","https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Favatars\u002Fmithril-security_99e08134.png","",null,"https:\u002F\u002Fwww.mithrilsecurity.io\u002F","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fmithril-security",[81,85,89,93,97,101],{"name":82,"color":83,"percentage":84},"Rust","#dea584",37.3,{"name":86,"color":87,"percentage":88},"Python","#3572A5",33.7,{"name":90,"color":91,"percentage":92},"Shell","#89e051",11.9,{"name":94,"color":95,"percentage":96},"Earthly","#2af0ff",8.7,{"name":98,"color":99,"percentage":100},"Dockerfile","#384d54",5.5,{"name":102,"color":99,"percentage":10},"Just",509,35,"2026-04-07T10:36:23","Apache-2.0",5,"Linux","未说明 (基于 Intel SGX 硬件，通常不需要专用 GPU)","未说明",{"notes":112,"python":110,"dependencies":113},"1. 该项目目前不再积极维护，官方警告不要用于处理敏感数据。\n2. 核心依赖硬件级的可信执行环境 (TEE)，具体为 Intel SGX (Software Guard Extensions)。\n3. 主要编程语言为 Rust 和 Python。\n4. 推理引擎使用的是 Tract。\n5. 分为 BlindAI API (调用托管模型) 和 BlindAI Core (自建服务器) 两种模式，自建模式需要支持 SGX 的服务器环境。",[82,114,115],"Intel SGX","Tract",[15,13,14],[118,119,120,121,122,123,124,125,126,127,128],"ai","intel-sgx","confidential-computing","privacy","rust","python3","inference","enclave","onnx","sgx","machine-learning","2026-03-27T02:49:30.150509","2026-04-13T00:22:10.102673",[132,137,142,147,152,156],{"id":133,"question_zh":134,"answer_zh":135,"source_url":136},31084,"如何在 BlindAI 中上传和运行具有多个输入的模型（例如 Transformer 模型）？","BlindAI 已支持多输入模型。上传时，需在 `tensor_inputs` 参数中提供一个列表，包含每个输入的形状和数据类型；运行时，传入一个包含所有输入数据的列表。\n\n示例代码：\n```python\n# 上传模型\ntensor_inputs=[\n    ([1,9], ModelDatumType.I64),\n    ([1,9], ModelDatumType.I64),\n    ([1,9], ModelDatumType.I64)\n]\nclient.upload_model('your_model.onnx', tensor_inputs=tensor_inputs, tensor_outputs=ModelDatumType.F32)\n\n# 运行推理\nclient.run_model([\n    [20, 48, 51, 2001, 20, 5, 41, 45, 920],\n    [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1],\n    [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]\n])\n```\n注意：对于某些任务（如单句预测），`attention_mask` 或 `token_type_ids` 可能不是必需的，但在导出 ONNX 模型时通常需保留这些输入以匹配预训练模型结构。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fmithril-security\u002Fblindai\u002Fissues\u002F71",{"id":138,"question_zh":139,"answer_zh":140,"source_url":141},31085,"在硬件模式下连接服务器时遇到连接错误，可能的原因是什么？","如果使用的是不支持灵活启动控制（Flexible Launch Control）的 SGX1 硬件，BlindAI 将无法运行，因为其依赖特定的安全功能。建议改用 Azure Confidential Computing VM（如 DCsv2 系列）进行测试。您可以免费试用并参考官方教程快速开始：https:\u002F\u002Fdocs.mithrilsecurity.io\u002Fgetting-started\u002Fcloud-deployment\u002Fazure-dcsv2","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fmithril-security\u002Fblindai\u002Fissues\u002F59",{"id":143,"question_zh":144,"answer_zh":145,"source_url":146},31086,"BlindAI 软件栈中 Fortanix SDK 的作用是什么？是否有其他替代方案？","Fortanix SDK 是当前版本 BlindAI 与 Intel SGX Enclave 通信的核心后端库。虽然也存在其他 SDK（如 Apache Teaclave SGX SDK 或 Intel 官方 Linux SGX SDK），但目前 BlindAI 主要基于 Fortanix SDK 构建。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fmithril-security\u002Fblindai\u002Fissues\u002F194",{"id":148,"question_zh":149,"answer_zh":150,"source_url":151},31087,"如何在示例 Notebook 中切换硬件模式和模拟模式？","推荐通过 `connect_server` 方法的参数进行切换：\n- 模拟模式：`client.connect_server(addr=\"localhost\", simulation=True)`\n- 硬件模式：`client.connect_server(addr=\"localhost\", policy=\"policy.toml\", certificate=\"host_server.pem\")`\n\n为简化示例，可以只保留一个 Notebook，并通过注释提示用户修改 `simulation` 参数或取消注释硬件模式配置行，避免维护多个冗余文件。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fmithril-security\u002Fblindai\u002Fissues\u002F53",{"id":153,"question_zh":154,"answer_zh":155,"source_url":146},31088,"在 Azure DCsv3 VM 上运行 BlindAI 服务器时出现 'AesmCode(ServiceUnavailable_30)' 和连接拒绝错误，如何解决？","该错误通常表示 AESM 服务不可用或 PCCS 服务未正确启动。请确保：\n1. 已正确挂载 SGX 设备（`\u002Fdev\u002Fsgx\u002Fenclave`, `\u002Fdev\u002Fsgx\u002Fprovision`）和 AESM socket；\n2. 环境变量 `BLINDAI_AZURE_DCS3_PATCH=1` 已设置；\n3. PCCS 服务在容器内成功启动并监听端口（默认 8081）；\n4. 检查防火墙是否开放了 BlindAI 所需端口（默认 9923 和 9924）。\n若问题依旧，建议尝试从源码构建或使用官方推荐的 Azure DCsv2 实例。",{"id":157,"question_zh":158,"answer_zh":159,"source_url":160},31089,"如何导出和验证 BlindAI 的执行证明（Execution Proof）？","使用 `sign=True` 参数运行模型后，可调用 `save_to_file` 保存执行证明。之后可通过 `load_execution_file` 加载并使用 `validate` 方法验证其有效性。\n\n示例代码：\n```python\n# 运行并保存证明\nresponse = client.run_model(run_inputs, sign=True)\nresponse.save_to_file(\".\u002Fexecution_proof.json\")\n\n# 加载并验证证明\nfrom blindai.client import load_execution_file\nresponse = load_execution_file(\".\u002Fexecution_proof.json\")\nresponse.validate(policy_file=\".\u002Fpolicy.toml\")  # 若无效则抛出异常\nprint(\"The proof is valid!\")\n```","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fmithril-security\u002Fblindai\u002Fissues\u002F37",[162,167,172],{"id":163,"version":164,"summary_zh":165,"released_at":166},223021,"v0.6.3","## 变更内容\n* 修复：由 @clauverjat 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fmithril-security\u002Fblindai\u002Fpull\u002F179 中移除客户端中的云清单\n\n\n**完整变更日志**: https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fmithril-security\u002Fblindai\u002Fcompare\u002Fv0.6.2...v0.6.3","2023-05-10T14:23:48",{"id":168,"version":169,"summary_zh":170,"released_at":171},223022,"v0.6.2","> **警告**\n> 本版本已被撤回，因为 BlindAI API 部分存在缺陷。请改用 v0.6.3 版本。\n\n## 变更内容\n* 解决了 @clauverjat 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fmithril-security\u002Fblindai\u002Fpull\u002F177 中提出的审计报告问题 INFO5。\n* 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fmithril-security\u002Fblindai\u002Fcommit\u002F63f364f6cf7bd32ea9bff1173d8eed777954606a 中升级了 Rust 编译器版本。\n* 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fmithril-security\u002Fblindai\u002Fcommit\u002F2daa1ea606a052a991e2c6f08aabfb4d8abd5852 中更新了依赖项。\n* 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fmithril-security\u002Fblindai\u002Fcommit\u002Fd4ac3752adb2ec8947ca94b1ee01a87142be6fae 中切换到本地模型管理模式。\n* 更新了文档。\n\n**完整变更日志**: https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fmithril-security\u002Fblindai\u002Fcompare\u002Fv0.6.1...v0.6.2","2023-05-09T17:35:03",{"id":173,"version":174,"summary_zh":175,"released_at":176},223023,"v0.6.1","## 变更内容\n* 功能：在运行 Docker 镜像时，可以指定 PCCS 密钥，由 @JoFrost 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fmithril-security\u002Fblindai\u002Fpull\u002F149 中实现。\n* 添加了最新版本的 Tract 到遥测功能中，由 @kbamponsem 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fmithril-security\u002Fblindai\u002Fpull\u002F151 中完成。\n* 快速修复 Ophelie 文档，由 @Knulpinette 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fmithril-security\u002Fblindai\u002Fpull\u002F154 中完成。\n* 准备 0.6.0 版本发布，并将 blindai-preview 重命名为 blindai，由 @JoFrost 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fmithril-security\u002Fblindai\u002Fpull\u002F155 中完成。\n* 文档更新，由 @lyie28 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fmithril-security\u002Fblindai\u002Fpull\u002F156 中完成。\n* 更新 README 和首页，由 @lyie28 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fmithril-security\u002Fblindai\u002Fpull\u002F157 中完成。\n* 更新 README 和首页，由 @lyie28 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fmithril-security\u002Fblindai\u002Fpull\u002F158 中完成。\n* 拼写检查，并从链接中移除“preview”字样，由 @lyie28 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fmithril-security\u002Fblindai\u002Fpull\u002F159 中完成。\n\n\n**完整变更日志**：https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fmithril-security\u002Fblindai\u002Fcompare\u002Fv0.0.8...v0.6.1","2023-03-30T15:13:43"]