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awesome-game-security — Kuratierter Index der Spielesicherheitsforschung: Anti-Cheat-Interna, DMA-Angriffe, Reverse Engineering, Kernel-/Mobile-Schutzmechanismen und Graphics-API-Hooking für offensive und defensive Analyse. | Kitploit
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awesome-game-security

Kuratierter Index der Spielesicherheitsforschung: Anti-Cheat-Interna, DMA-Angriffe, Reverse Engineering, Kernel-/Mobile-Schutzmechanismen und Graphics-API-Hooking für offensive und defensive Analyse.

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3.6k516237vor 57 MinutenVon Kitploit geprüft

awesome-game-securityAwesome

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Zollen Sie allen unten aufgeführten Projekten Respekt, perfekte Kunstwerke 🫡

NeverC & NeverD — Ihr Compiler & Decoder für das KI-Zeitalter

Da KI-Agenten zunehmend Low-Level-Code schreiben, analysieren und umschreiben, werden generische Toolchains zum Engpass. Sicherheitsforscher benötigen Semantik, der sie vertrauen können — deterministische Kompilierung auf dem Hinweg und originalgetreue Dekompilierung auf dem Rückweg. Im Zeitalter der KI braucht jeder seinen eigenen Compiler und seinen eigenen Decoder.

  • NeverC — Der KI-freundliche C23-Compiler für die Sicherheitsforschung. Reines C23, integrierter Linker, DynCode-Pipeline, plattformübergreifende PE/ELF/Mach-O-Generierung, Verschlüsselung von Zeichenketten zur Kompilierzeit und eine Plugin-API, die über 130+ Compiler-Phasen reicht — darauf ausgelegt, dass von LLMs generierter Code häufiger korrekt kompiliert als bei C++-Alternativen.
  • NeverD — Die KI-freundliche Engine für Binäranalyse & Dekompilierung mit 1:1-Lifting auf Instruktionsebene. PE/ELF/Mach-O-Unterstützung, strikte semantische Treue, strukturierte C- und LLVM-IR-Ausgabe, Binär-Rewrite und ein reines C-SDK (libneverd), entwickelt für CLI-Tools, Integratoren und KI-Agenten.

Kompilieren Sie mit NeverC, analysieren und dekompilieren Sie mit NeverD — eine KI-freundliche LLVM-Toolchain, die Sie kontrollieren, entwickelt für die Sicherheitsforschung.

Wie kann man beitragen?

  • https://github.com/HyunCafe/contribute-practice
  • https://docs.github.com/en/get-started/quickstart/contributing-to-projects

Skills für KI-Agenten

Dieses Repository stellt Skills bereit, die mit KI-Agenten und Coding-Assistenten wie Cursor, OpenClaw, Claude Code, Codex CLI und anderen kompatiblen Tools verwendet werden können. Installieren Sie Skills, um spezialisiertes Wissen zu Themen der Spielesicherheit zu erhalten.

Auf learn-skills.dev ansehen

Installation:

npx skills add https://github.com/gmh5225/awesome-game-security --skill <skill-name>

Verfügbare Skills:

SkillBeschreibung
anti-cheat-systemsMehrschichtige Integrität, Telemetrie-Provenienz, Detektor-Betrieb, Durchsetzungsnachweise und Überprüfung von Fehlalarmen
dma-attack-techniquesDMA versus host-vermittelte Erfassung, Transportrollen, IOMMU-Geltungsbereich und Speicherforensik-Nachweise
game-engine-resourcesEngine-Quellcode, Laufzeit-Metadaten, Editor-/Laufzeit-Plugins, Assets und Grenzen des autoritativen Zustands
game-hacking-techniquesAngriffsklassen, erforderlicher Zugriff, Vertrauensgrenzen, defensive Beobachtungen und harmlose Gegenbeispiele
graphics-api-hookingGrafik-APIs und Übersetzungsschichten, Frame-Erfassung, Performance-Traces und Grenzen der Beobachtung
mobile-securityAndroid/iOS-Laufzeit, Paket-Provenienz, Geräteintegritäts-Nachweise und Grenzen mobiler Plattformen
awesome-game-security-overviewExakte Repository-Kategorien, Ressourcenauswahl, Nachschlagen in lokalen Schichten und Quellen-Provenienz
reverse-engineering-toolsBinäre Identität, statische Analyse, Symbole, versionierter Code-Vergleich und Offline-Artefakte
windows-kernel-securityTreiberschnittstellen, Callbacks, Plattformrichtlinien, Kernel-Telemetrie und forensische Abdeckung
game-server-securityServer-Autorität, Sitzungen, RPC-Autorisierung, Wirtschaftskonsistenz, Uhren und Replay-Nachweise
game-supply-chain-securityBuild-/Release-Autorität, signierte Updates, Abhängigkeits-Provenienz, Mods und Inhaltsverteilung
linux-platform-securityNatives Linux, SteamOS, Proton, Anmeldedaten, Isolation und Nachweise zu Plattformrichtlinien
game-security-research-rigorQuellenabgleich, Nachweis-Provenienz, Detektor-Bewertung, Unsicherheit und Skill-Regressionsprüfung

Kompiliertes Wiki: Agenten können auch wiki/ durchsuchen (siehe wiki/AGENTS.md) — eine gepflegte Wissensebene über Skills, README-Kategorien und Beschreibungen.

Beispiel:

# Install anti-cheat systems skill
npx skills add https://github.com/gmh5225/awesome-game-security --skill anti-cheat-systems

# Install multiple skills
npx skills add https://github.com/gmh5225/awesome-game-security --skill windows-kernel-security
npx skills add https://github.com/gmh5225/awesome-game-security --skill reverse-engineering-tools

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