#1ML-basierte Sicherheitstools, adversariales maschinelles Lernen und KI-gestützte Cyber-Abwehr.
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bishopfox/brokenhillEin produktionsreifes Greedy-Coordinate-Gradient-Angriffstool (GCG) für große Sprachmodelle (LLMs)
concollmic/concollmicLLM-Agent-gestützte concolic execution engine, die Quellcode instrumentiert, Pfadbeschränkungen in natürlicher Sprache zusammenfasst und Testfälle…
jhuapl/codecutEin Ghidra-Plugin zum Auffinden von Objektdateigrenzen.
yueliu1999/guardreasoner-vl[NeurIPS 2025] Ein offizieller Quellcode für das Papier "GuardReasoner-VL: Safeguarding VLMs via Reinforced Reasoning".
synacktiv/rulesfinderMachine-learned Passwort-Mangling-Regeln
lucamassarelli/yarasafeSAFE-Einbettungen zum Abgleichen von Funktionen in yara
mindcrypt/urideepUnicode-Kodierungsangriffe mit maschinellem Lernen
threatrecall/zettelforgeAgentisches Gedächtnis für CTI in Python — STIX-Wissensgraphen, Auflösung von Bedrohungsakteur-Aliasen, offline-first RAG, MCP-Server für Claude Code…
redhuntlabs/antisquatKI-gestützter Typosquatting- und Phishing-Domain-Detektor, der NLP und ChatGPT nutzt, um Domain-Permutationen zu generieren und Kontaktinformationen…
deeptempo/socbenchEine offene Testumgebung und Benchmark für KI in Cybersicherheitsoperationen.
nccgroup/ml-for-rngsDemonstriert die Verwendung von maschinellem Lernen zur Vorhersage von Zufallszahlengenerator-Sequenzen und hebt kryptografische Schwachstellen durch…
zomry1/samuraizerNotebookLM mit Steroiden — speziell für Sicherheitsforscher entwickelt.
gherardofiori/maliciousbrowserextensionsDieses Repository wurde nach meiner eigenen Forschung zu bösartigen Browsererweiterungen erstellt, indem die Arbeit vieler anderer und…
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buter-chkalova/rvbbitsafeEine neuartige mehrstufige Anti-Ransomware-Festung für Windows, die Hypervisor, eBPF, KI-Täuschung und hardwaregestützte Sicherheit vereint.
fabriziosalmi/aimpEin serverloses Netzwerkprotokoll, das für eine widerstandsfähige Zustandssynchronisation zwischen autonomen Agenten in fragmentierten Netzwerken mit…
owasp/damn-vulnerable-ml-modelAbsichtlich verwundbares maschinelles Lernmodell für praktisches Sicherheitstraining. Erkunden Sie gängige ML-Schwachstellen, adversariale Angriffe…
yingtaoren/d-scanAnalyzes LLM internal states and 100+ attention/probability features to train classifiers that detect document poisoning attacks in RAG systems.
