#1複雑なペネトレーションテストタスクを実行可能な完全自律型AIエージェントシステム

より良いスキルを身につけるためのハッキング/ペネトレーションテストリソース集!


大規模言語モデル搭載の自動ペネトレーションテストエージェントフレームワーク

Shannonは、WebアプリケーションとAPI向けの自律型ホワイトボックスAIペンテスターです。ソースコードを分析し、攻撃ベクトルを特定し、実際のエクスプロイトを実行して、本番環境に到達する前に脆弱性を証明します。

Claude Codeをあなたの攻撃的セキュリティ調査アシスタントに変えましょう。許可されたペネトレーションテストのエンゲージメント計画、偵察分析、エクスプロイト調査、検知ルール構築、STIG監査、レポート作成のための専門AIサブエージェント。

深層学習システム向けのプライバシーテストライブラリ。メンバーシップ推論、モデル抽出、モデル反転攻撃への耐性評価と、プライバシー保護技術の評価を可能にします。

ヒューリスティック、LLMベースの分析、vectorDB攻撃シグネチャ、カナリアトークン漏洩検出を組み合わせた、AIアプリケーション向けの多層型プロンプトインジェクション検出器。

生成AI向けPythonリスク特定ツール(PyRIT)は、セキュリティ専門家やエンジニアが生成AIシステムのリスクを事前に特定できるようにするためのオープンソースフレームワークです。

3Dパッシブ顔ライブネス検出(アンチスプーフィング)&ディープフェイク検出。ライブネススコアを計算するために、1枚の画像が必要です。自社データセットでの精度99.67%、複数の公開データセット(NUAA、CASIA FASD、MSU...)で完璧なスコアを達成。