#1公開ベンチマークと調査マイクロデータに基づいてAIセキュリティリテラシーの6つのコンピテンシー次元を根拠づけ、図表や再開可能な結果を生成する再現可能なColabパイプライン。

各種LLM、主にClaudeを脱獄(ジェイルブレイク)するためのリポジトリです。

LLMジェイルブレイクプロンプトとバイパス手法の厳選コレクション。AIモデルのセーフティガードレールを回避する敵対的入力を文書化したもの。

Clusters and elements to attach to MISP events or attributes (like threat actors)

プロンプトインジェクション攻撃がLLMに到達する前に阻止 — API費用ゼロ、完全ローカル実行、2分で統合。プロンプトインジェクションはLLMアプリケーションにおける最大のセキュリティリスクです。aco-prompt-shieldは既知の脱獄パターンを捕捉し、MLによる意味インテントを理解し、難読化…

:cloud: :zap: クラウド向けの詳細かつ実践可能な敵対的エミュレーション

Open-source AI security platform providing perimeter defense for LLMs and AI agents through swarm analysis, policy enforcement, adversarial testing,…

ツールを使用するLLMエージェントパイプラインにおいて、プロンプトインジェクション防御がどこで発火するかを測定するベンチマークハーネス。公開、永続化、中継、実行の各段階にわたってカナリートークンを追跡する。

JavaScriptを使用してクライアント側でファイルを埋め込み再構築するHTMLスマグリングページを生成します。ペイロードのエンコード、チャンク分割、難読化、フィッシングルアーテンプレートを備えています。

LLMセキュリティを評価・改善するためのツールセット。

表形式、時系列、グラフ、テキスト、画像、音声データにわたる異常検知のためのPythonライブラリ。60以上の検出器、ベンチマークに裏付けられたADEngineオーケストレーション、AIエージェント向けのエージェンティックワークフローを提供します。

LLM駆動のエージェント型集団シリング攻撃フレームワーク。適応的なマルチロール戦略を用いてブラックボックスの協調フィルタリング推薦ランキングを操作しつつ、検出を回避する。

Research code for training adapters that make LLM agent backdoors survive benign fine-tuning, with trigger-rate scoring, SWE-bench evaluation, and…

初期終了深度LLMにまたがるジェイルブレイク脆弱性。NeurIPS 2026のFLMSecワークショップで発表

敵対的機械学習セキュリティのためのPythonライブラリ。レッドチームとブルーチームが、主要なMLフレームワーク上で回避、ポイズニング、抽出、推論の各攻撃と防御を実行できるようにします。

商用画像生成器における視覚的誤情報リスクを評価するためのレッドチーミングベンチマークおよびブラックボックス攻撃フレームワーク。10k件の虚偽主張プロンプトとスコアリングスクリプトを備える。

ビジョン言語Webエージェントに対する敵対的画像攻撃:視覚的グラウンディングからブラウザ実行まで