AI_Security_Top

Una knowledge base strutturata che copre i fondamenti della sicurezza dell'IA, la modellazione delle minacce, le tecniche offensive del red team e le difese del blue team, inclusa la sicurezza degli LLM, il machine learning avversario e le contromisure contro i deepfake.

Comprendere a fondo la logica matematica alla base dei modelli è il prerequisito per individuare vulnerabilità negli algoritmi.

• Panoramica sull'AI - Storia dello sviluppo dell'intelligenza artificiale, rami e concetti chiave.
• Architetture di deep learning - Decostruzione approfondita dalle architetture CNN/RNN a Transformer.
• Algoritmi core di machine learning - Regressione lineare/logistica, SVM, alberi decisionali, random forest e naive Bayes.
• Esplorazione dell'apprendimento non supervisionato - Analisi dei cluster (K-Means, GMM) e regole associative.
• Principi dell'apprendimento per rinforzo - Logica dei giochi degli agenti e basi del processo decisionale automatizzato.

🚨 Due: Threat modeling e framework di rischio

Analisi della superficie d'attacco dei sistemi AI basata sui principali standard di sicurezza internazionali.

• Framework di rischio per la sicurezza dell'AI - Interpretazione approfondita di OWASP ML/LLM Top 10, inclusi Prompt Injection, data poisoning e model inversion.
• Sicurezza dedicata a MCP - Ricerca di sicurezza aggiornata su Model Context Protocol, inclusa l'analisi di tool poisoning e vulnerabilità di Cursor IDE.
• Sicurezza delle skill - Analisi delle configurazioni di sicurezza delle skill e delle pratiche difensive.

🏹 Tre: Esercitazioni offensive Red Team

Esplorazione dell'uso pratico dell'AI come "arma" negli attacchi e nelle difese di rete.

• AI offensiva in pratica -
  • Scansione vulnerabilità con AI: utilizzo di Shennina e Shannon per penetration testing automatizzato basato su inferenza.
  • Contrasto al malware: utilizzo di Pesidious e MalwareGAN per mutazioni evasive guidate da apprendimento per rinforzo.
  • Frode con deepfake: principi e sfruttamento della clonazione audio/video in tempo reale (Deep-Live-Cam, Voice-Pro).

🛡️ Quattro: Potenziamento difensivo Blue Team

Ricerca su come utilizzare gli algoritmi per costruire sistemi di difesa della sicurezza più predittivi.

• Sicurezza potenziata dagli algoritmi - Rilevamento di traffico anomalo basato su machine learning, audit automatizzato e threat hunting.

🚀 Direzioni di interesse principali

🛠️ Modalità di lettura consigliate

1. Principianti: si consiglia di iniziare da AI.md, leggendo i moduli sugli algoritmi in ordine per costruire un'intuizione matematica di base.
2. Professionisti della sicurezza: passare direttamente a AI安全.md per comprendere il framework di rischio OWASP e fare riferimento a 进攻性AI.md per esperimenti locali.
3. Sviluppatori: concentrarsi su MCP安全.md e 算法赋能安全.md per costruire soluzioni di integrazione AI sicure.

Corso video completo:

Codice più potente e pronto per l'uso pratico, più modi per approfondire le vulnerabilità, più metodi!

⚠️ Disclaimer

Nota importante: I contenuti tecnici trattati in questa repository sono destinati esclusivamente a scopi di insegnamento della sicurezza, audit di conformità e ricerca accademica.

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🤝 Contributi e comunicazione

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Ultimo aggiornamento: 2026-03-06
Autore: GhostWolfLab/Snowwolf