#1LLM सुरक्षा, प्रॉम्प्ट इंजेक्शन, मॉडल एक्सट्रैक्शन, एडवर्सरियल AI और AI रेड टीमिंग उपकरण।
Kitploit अनुशंसित

AI पैठ परीक्षण एजेंटों के लिए मूल्यांकन ढांचा जो LLM-आधारित सिमेंटिक मिलान, द्विदलीय समाधान, और वास्तविक-विश्व लक्ष्यों पर संचयी विश्लेषण का उपयोग…
Anticipator मल्टी-एजेंट AI सिस्टम के लिए एक ओपन-सोर्स थ्रेट डिटेक्शन प्लेटफ़ॉर्म है।

AI Code Security — चार एजेंट जो AI-जनरेटेड कोड में SAST जो चूक जाता है उसे पकड़ते हैं। GitLab Duo Agent Platform पर निर्मित।

CVE-2024-5452 का विस्तृत तकनीकी विश्लेषण, जो DeepDiff डेल्टा संपत्ति प्रदूषण के माध्यम से PyTorch Lightning में रिमोट कोड निष्पादन भेद्यता है,…

एक स्वचालित, उच्च-सटीक शून्य-शॉट मूल्यांकन पाइपलाइन OpenAI के CLIP मॉडल के लिए CIFAR-10 पर। 88.80% सटीकता, Safetensors सुरक्षा शमन (CVE-2025-32434),…

तकनीकी विवरण और CVE-2024-11394 के लिए शोषण

vllm-project vllm version 0.5.2.2 Denial of Service हमलों के प्रति संवेदनशील है।

AI-संवर्धित भेद्यता मूल्यांकन और शोषण टूलकिट, वेब एप्लिकेशनों की मॉड्यूलर स्कैनिंग, SQLi, XSS, RCE, CSRF और अधिक का पता लगाने के लिए इंटरैक्टिव CLI…

CVE-2023-1177 भेद्यता के लिए मशीन लर्निंग-आधारित शोषण, जो पहचानी गई खामी के स्वचालित सुरक्षा परीक्षण और शोषण को सक्षम करता है।

CVE-2025-492025 के लिए विस्तृत सुरक्षा सलाह, Copilot AI में एक UI गलत प्रस्तुति भेद्यता का दस्तावेजीकरण करता है जो वेब क्वेरी परिणामों में अनपेक्षित…

इनकार स्थानीयकृत होता है, क्षति स्थानांतरित होती है, कुछ-नमूना फाइन-ट्यूनिंग के अंतर्गत सुरक्षा परतें

विंडोज़ रनटाइम विश्लेषण टूलकिट जो मेमोरी स्कैनिंग, डीबगिंग, ऑटोमेशन और AI-अनुकूल API को जोड़ती है।

OWASP फ्रेमवर्क जो नियोक्लाउड और AI डेटा सेंटर अवसंरचना में शीर्ष 10 सुरक्षा जोखिमों को सूचीबद्ध करता है, जिसमें हार्डवेयर, नेटवर्किंग, आइसोलेशन,…

ओपन-सोर्स गेटवे जो AI एजेंट्स के MCP टूल कॉल्स और LLM ट्रैफ़िक को सुरक्षित, नियंत्रित और मॉनिटर करता है, API-की प्रमाणीकरण और निगरानी के लिए एक एडमिन…

RAM-कुशल टर्मिनल एजेंट हार्नेस, कोडिंग, साइबर सुरक्षा और ऑटोमेशन के लिए।

टूल-उपयोग करने वाले LLM एजेंट पाइपलाइनों में प्रॉम्प्ट इंजेक्शन सुरक्षा कहाँ सक्रिय होती है, इसका मापन करने वाला बेंचमार्क हार्नेस, जो एक्सपोज़्ड,…

LLM-जनित Python, Java, और C++ कोड में keyed, style-based watermarks को CST rewriting के माध्यम से embed और detect करता है, functional correctness…

HARDE के लिए शोध कोड, एक एजेंट हार्नेस जो एजेंट सुरक्षा बेंचमार्क में रनटाइम जोखिम पहचान और निष्पादन नियंत्रण के लिए घटकों की जांच और अनुकूली रूप से…