#1ファインチューニングフレームワーク。LLMに対して一次最適安全性キャリブレーションと定期的な再キャリブレーションを適用し、安全性と両立する更新を維持しつつ下流タスクの有用性を向上させる。

高度な持続的脅威と移動標的防御の間の確率的ICSセキュリティゲームに対する動的低ランクナッシュ均衡計算を実装した研究コード。

論文「Jailbreaking Open-Weight LLMs via Random Embedding Perturbations」のコード、レスポンスログ、ラベル

AI powered OSINT engine to discover and map 840+ social media identities across the web

GraphRAGパイプラインにおけるLLMを用いた構造的補助インデックス脆弱性を明らかにする、Hop-Decayed Influence(HDI)と3S攻撃フレームワークの研究実装。

Re-evaluating prompt-injection detectors on LLM agent tool outputs (paper draft, scripts, scores)

Java製のBurpプラグインで、サーバーレスポンスの実際の内容に基づいてレスポンスに対してテキストクラスタリングを実行し、外れ値やグループを特定します。たとえばIntruderの実行結果からなどです。

Runtime Application Self Protection for Python web servers, serverless functions and MCP servers, detecting attacks, prompt injection and data leaks…

OpenClawスタイルのコンピュータ操作エージェントに対する永続メモリ攻撃のベンチマークおよび防御コード。メモリゾーニングによる緩和策、攻撃シナリオ、評価スクリプトを含む。

ブラックボックスLLM抽出攻撃、防御、および適応型攻撃のためのライフサイクルベンチマーク。

Refusal localizes, the damage relocates, safety layers under few-sample fine-tuning

HARDEの研究コード。エージェントの安全性ベンチマーク全体にわたる実行時リスク検出と実行制御のために、コンポーネントをプローブし適応的に最適化するエージェントハーネス。

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。

AI、LLM、ロボティクス、データサイエンス、機械学習、深層学習(ただしこれらに限定されない)におけるPythonのRCE経路と深いデシリアライゼーションチェーンを発見するための、エージェント型LLM駆動の関係マッピングを備えたASTベースの静的コードアナライザー。

深層学習のレイテンシ、エネルギー・レイテンシ、およびタイミング(可用性)攻撃と防御のキュレーションされたインデックス — ACM Computing Surveys 投稿のコンパニオン。

プロンプトインジェクション攻撃に対する防御のためのオープンウェイトLLMとトレーニング/評価コード。エージェント型ツール呼び出しと指示追従のセキュリティに関するベンチマーク付き。

LLMエージェントがマルチモーダルスキル画像に隠された悪意のある指示に抵抗できるかをテストするベンチマークおよび評価ハーネス。5つのリスクカテゴリにわたる108件のケースとASR/TSRスコアリングを備える。