OWASP (Open Web Application Security Project): OWASP提供了一系列開源工具和資源，用于應用程序安全測試和漏洞修復。

1. NIST Cybersecurity Framework: 由美國國家標準與技術研究院（NIST）開發的網絡安全框架，用于評估、管理和增強組織的網絡安全能力。
2. Metasploit: Metasploit是一款廣泛使用的滲透測試工具，用于評估系統和應用程序的安全性，發現潛在的漏洞并進行滲透測試。
3. Wireshark: Wireshark是一款流行的網絡協議分析工具，用于捕獲和分析網絡數據包，幫助發現網絡中的潛在安全問題。
4. Snort: Snort是一個輕量級的入侵檢測和防御系統（IDS/IPS），用于實時監測網絡流量并檢測潛在的攻擊。
5. Nessus: Nessus是一款強大的漏洞掃描工具，用于自動化掃描和評估網絡中的漏洞，并提供詳細的報告和建議。
6. Suricata: Suricata是一個高性能的入侵檢測和防御系統（IDS/IPS），支持多線程處理和實時流量分析。
7. OpenVAS: OpenVAS是一個開源的漏洞評估系統，用于掃描和評估網絡中的漏洞，并提供詳細的報告和建議。
8. ModSecurity: ModSecurity是一個開源的Web應用程序防火墻（WAF），用于保護Web應用程序免受常見的攻擊，如SQL注入和跨站腳本。
9. OSSEC: OSSEC是一個開源的主機入侵檢測系統（HIDS），用于實時監測和分析主機上的安全事件和日志。

這些只是一些網絡安全框架和工具的例子，市場上還有許多其他選擇。根據你的具體需求和網絡環境，可以選擇適合的工具來增強網絡安全。

自動駕駛測試是一個復雜而關鍵的領域，需要使用專門的測試框架來確保自動駕駛系統的可靠性和安全性。以下是一些常用的自動駕駛測試框架：

1. Apollo：Apollo是百度開發的自動駕駛開源平臺，提供了完整的自動駕駛解決方案，包括測試框架。它支持模擬測試、硬件在環測試和真實道路測試，并提供了豐富的測試用例和工具。
2. CARLA：CARLA是一個開源的自動駕駛仿真平臺，提供了高度可配置的場景和車輛模型，用于進行自動駕駛算法和系統的測試和評估。它支持模擬測試和虛擬場景重放。
3. ROS (Robot Operating System)：ROS是一個廣泛使用的機器人操作系統，提供了豐富的工具和庫，用于開發和測試自動駕駛系統。ROS提供了用于仿真、數據記錄和回放、感知和規劃等功能的模塊。
4. ApolloScape：ApolloScape是一個開源的自動駕駛數據集和仿真平臺，用于測試和評估自動駕駛算法和系統。它提供了大規模的真實場景數據集和仿真環境，以及用于評估和比較算法性能的評估指標。
5. LGSVL Simulator：LGSVL Simulator是一個高度可定制的自動駕駛仿真平臺，用于測試和評估自動駕駛系統。它提供了各種場景和傳感器模型，并支持與ROS和Apollo等平臺的集成。
6. Udacity Self-Driving Car Simulator：Udacity提供的自動駕駛汽車仿真器，用于教育和測試目的。它提供了各種場景和任務，用于測試自動駕駛算法和系統。

這些測試框架提供了模擬測試、硬件在環測試和真實道路測試等多種測試方法，可以幫助開發人員和研究人員評估自動駕駛系統的性能和安全性。選擇適合自己需求的測試框架需要考慮自動駕駛系統的特點、測試需求和可用資源。