#1Frameworks für adversariales ML-Angriffe, Umgehungstechniken und Tools zur Bewertung der Modellrobustheit.
Kitploit empfohlen

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Reproduziert CVE-2026-21019 durch Manipulation der Node-Uhr, um eine frühzeitige Ausführung von Kubernetes-CronJobs zu erzwingen; enthält ein…

PoC-Simulation einer kritischen CCSDS-Telekommando-Replay-Schwachstelle in Satellitenkommandosystemen, die fehlende Sequenznummernvalidierung und…

Python-PoC für CVE-2026-0101, der BLE-Adress-Spoofing per Wiedergabe einer erfassten Resolvable Private Address demonstriert, um sich als…

PoC, der eine quadratische DoS in Elixir html_sanitize_ex über präpariertes HTML demonstriert; enthält Timing-Benchmarks, Remote-Exploitation per…

Zeigt, wie ein bösartiges Python-Paket während der pip-Installation über setup.py beliebige Befehle ausführt und dabei die Risiken der…

Python-PoC, der CVE-2026-22020 demonstriert: ausnutzbarer schwacher Seed in der Privacy-Amplification der Quantenschlüsselverteilung, der die…

Splunk-SIEM-Lab, das die Ausnutzung von CVE-2021-34527 (PrintNightmare) mithilfe von Sysmon, Windows-Ereignisprotokollen und benutzerdefinierten…

Zweistufiger Prompt-Injection- und Jailbreak-Detektor: Regex-Gates plus ein quantisierter DeBERTa-v3-ONNX-Klassifikator, mit Bild-, Dokument- und…

Lokale White-Box-Gradientenangriffe für Open-Weight-LLMs: GCG/PEZ-Suffixsuche, Layer-Salienz, Gewichts-Snapshots und Rank-1-Suffix-zu-Delta-Fitting…

Self-Defeating Audits: reproduzierbares Lab, das zeigt, wie eine PostgreSQL-Rolle mit geringen Rechten einen triggerbasierten Auditor reversibel…

Code-Implementierung von "Pattern Enhanced Multi-Turn Jailbreaking: Exploiting Structural Vulnerabilities in Large Language Models"

Produktionsreife KI-Abwehr mit 7-stufigem Schutz: mathematische Beschränkungen, Objekt-Capability-Zugriff, verteilter O2-Konsens, SVETILO-Ethik.…

Dieses Repository enthält die offizielle Implementierung des Papers „[Safety in Batches? Understanding and Mitigating Safety Failures in Batch…

Der PoC für CVE-2026-23744

Eine kuratierte Sammlung von Ressourcen zum Lernen und Erforschen von LLM-Prompt-Injection-Angriffen, Verteidigungsmaßnahmen und Sicherheit.

AGLS

Absichtlich verwundbares maschinelles Lernmodell für praktisches Sicherheitstraining. Erkunden Sie gängige ML-Schwachstellen, adversariale Angriffe…