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ai-security-battle — Una simulazione di IA avversariale Red Team vs. Blue Team. | Kitploit
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GitHubbinarybard27/ai-security-battle

ai-security-battle

Una simulazione di IA avversariale Red Team vs. Blue Team.

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218 mesi faNon ancora revisionato

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🤖 Sistema di Battaglia per la Sicurezza dell'IA

Red Team vs Blue Team: Simulazione di Combattimento ML Avversariale

Una simulazione completa di sicurezza del machine learning avversariale in cui gli attaccanti del Red Team combattono contro i difensori del Blue Team in uno scenario di guerra di sicurezza AI/ML della durata di 30 minuti.


🎯 Panoramica del Progetto

Questo sistema simula scenari reali di sicurezza AI/ML in cui:

  • 🔴 Red Team lancia attacchi sofisticati (input avversariali, estrazione del modello, evasione)
  • 🔵 Blue Team implementa difese basate su ML (rilevamento delle anomalie, limitazione della velocità, validazione degli input)

La battaglia dura 30 minuti con 10 round e i risultati finali determinano se i sistemi di sicurezza AI/ML sono abbastanza robusti per le applicazioni moderne.


📁 Struttura del Progetto

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

🚀 Avvio Rapido

1. Installazione

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. Inizializza il Database

root@kitploit:~
python database/seed_data.py

3. Avvia la Battaglia!

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

🎮 Come Funziona

Flusso della Battaglia

  1. Inizializzazione - Entrambe le squadre addestrano i propri modelli
  2. Round 1-10 - Red attacca, Blue difende
  3. Adattamento - Entrambe le squadre adattano le strategie
  4. Conclusione - Il vincitore viene determinato, viene generato un report

🔴 Arsenale del Red Team

  • Input Avversariali - Crea input per ingannare il classificatore ML
  • Estrazione del Modello - Ruba il modello tramite query
  • Attacchi di Evasione - Adattati ai modelli di rilevamento
  • Attacchi di Inferenza - Estrai informazioni dai dati di addestramento

🔵 Difese del Blue Team

  • Limitazione della Velocità - Previene l'abuso delle API
  • Validazione degli Input - Controllo dello schema e dei limiti
  • Rilevamento delle Anomalie - Algoritmo Isolation Forest
  • Autenticazione ML - Classificatore Random Forest

📊 Punteggio

Red Team

  • Violazione riuscita: +10 punti
  • Eludere il rilevamento: +5 punti
  • Estrazione del modello: +15 punti

Blue Team

  • Attacco rilevato: +8 punti
  • Attacco bloccato: +12 punti
  • Round senza violazioni: +15 punti

⚙️ Configurazione

Modifica shared/config.py per personalizzare le impostazioni della battaglia, i parametri di difesa e le configurazioni di attacco.


🧪 Test

root@kitploit:~
pytest tests/ -v

📜 Licenza

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