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ai-security-battle — Eine Red Team vs. Blue Team Adversarial AI Simulation. | Kitploit
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GitHubbinarybard27/ai-security-battle

ai-security-battle

Eine Red Team vs. Blue Team Adversarial AI Simulation.

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21vor 8 MonatenNoch nicht geprüft

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🤖 KI-Sicherheits-Kampfsystem

Rotes Team gegen Blaues Team: Adversarial ML Kampfsimulation

Eine umfassende Simulation für adversariales maschinelles Lernen im Sicherheitsbereich, bei der Angreifer des Roten Teams gegen Verteidiger des Blauen Teams in einem 30-minütigen KI/ML-Sicherheitskriegsszenario kämpfen.


🎯 Projektübersicht

Dieses System simuliert reale KI/ML-Sicherheitsszenarien, in denen:

  • 🔴 Rotes Team startet ausgeklügelte Angriffe (adversarial Inputs, Modellextraktion, Evasion)
  • 🔵 Blaues Team setzt ML-gestützte Verteidigungen ein (Anomalieerkennung, Ratenbegrenzung, Eingabevalidierung)

Die Schlacht läuft 30 Minuten mit 10 Runden, und die endgültigen Ergebnisse bestimmen, ob KI/ML-Sicherheitssysteme robust genug für moderne Anwendungen sind.


📁 Projektstruktur

root@kitploit:~
ai-security-battle/
├── database/                   # Database layer
│   ├── schema.sql              # Database schema
│   ├── db_config.py            # Database manager & repositories
│   ├── models.py               # Data models
│   └── seed_data.py            # Initialize with sample data
│
├── blue_team/                  # Blue Team (Defenders)
│   ├── ml_models/              # ML models for defense
│   ├── defenses/               # Defense mechanisms
│   ├── monitoring/             # Monitoring systems
│   ├── api/                    # API endpoints
│   └── blue_agent.py           # Blue Team orchestrator
│
├── red_team/                   # Red Team (Attackers)
│   ├── attacks/                # Attack implementations
│   ├── reconnaissance/         # Probing and scanning
│   ├── adaptation/             # Strategy adaptation
│   └── red_agent.py            # Red Team orchestrator
│
├── battle_engine/              # Battle coordination
│   ├── orchestrator.py         # Main battle controller
│   ├── round_manager.py        # Round timing
│   ├── scoring_system.py       # Score tracking
│   └── logger.py               # Event logging
│
├── shared/                     # Shared utilities
│   ├── config.py               # Configuration
│   ├── constants.py            # Constants & enums
│   └── utils.py                # Utility functions
│
├── results/                    # Battle results & logs
├── tests/                      # Unit tests
├── docker/                     # Docker configuration
├── requirements.txt            # Python dependencies
├── setup.py                    # Package setup
├── run_battle.py               # Main entry point
└── README.md                   # This file

🚀 Schnellstart

1. Installation

root@kitploit:~
cd ai-security-battle

# Create virtual environment (recommended)
python -m venv venv
venv\Scripts\activate  # On Windows

# Install dependencies
pip install -r requirements.txt

2. Datenbank initialisieren

root@kitploit:~
python database/seed_data.py

3. Die Schlacht starten!

root@kitploit:~
# Standard battle (30 minutes, 10 rounds)
python run_battle.py

# Quick battle (10 minutes, 5 rounds)
python run_battle.py --quick

# Custom configuration
python run_battle.py --rounds 8 --duration 20

# Initialize database and run
python run_battle.py --init

🎮 Wie es funktioniert

Schlachtablauf

  1. Initialisierung - Beide Teams trainieren ihre Modelle
  2. Runden 1-10 - Rot greift an, Blau verteidigt
  3. Anpassung - Beide Teams passen ihre Strategien an
  4. Abschluss - Gewinner ermittelt, Bericht erstellt

🔴 Arsenal des Roten Teams

  • Adversarial Inputs - Eingaben erstellen, um den ML-Klassifikator zu täuschen
  • Modellextraktion - Modell durch Abfragen stehlen
  • Evasion-Angriffe - An Erkennungsmuster anpassen
  • Inferenzangriffe - Trainingsdateninformationen extrahieren

🔵 Verteidigungen des Blauen Teams

  • Ratenbegrenzung - API-Missbrauch verhindern
  • Eingabevalidierung - Schema- und Bereichsprüfung
  • Anomalieerkennung - Isolation-Forest-Algorithmus
  • ML-Authentifizierung - Random-Forest-Klassifikator

📊 Bewertung

Rotes Team

  • Erfolgreicher Einbruch: +10 Punkte
  • Erkennung umgehen: +5 Punkte
  • Modellextraktion: +15 Punkte

Blaues Team

  • Angriff erkannt: +8 Punkte
  • Angriff blockiert: +12 Punkte
  • Runde ohne Einbrüche: +15 Punkte

⚙️ Konfiguration

Bearbeiten Sie shared/config.py, um Schlachteinstellungen, Verteidigungsparameter und Angriffskonfigurationen anzupassen.


🧪 Tests

root@kitploit:~
pytest tests/ -v

📜 Lizenz

MIT-Lizenz - Bildungs- und Forschungszwecke


Entwickelt für KI/ML-Sicherheitsforschung und -bildung 🚀

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