#1論文 "DeeCLIP: A Robust and Generalizable Transformer-Based Framework for Detecting AI-Generated Images" の実装

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…

モバイルオンデバイスAIシステムの攻撃と防御研究に関する厳選された読書リストと分類法。敵対的攻撃、バックドア攻撃、モデル窃取攻撃、エネルギー遅延攻撃とともに、難読化、TEE、ウォーターマーキング防御を網羅しています。

Research code for red-teaming AI auto-mode monitors, including simulation evals, fuzzing, and monitor implementations for Claude Code and Codex…

HTS、LEGSA、GCTIRの各段階を通じて、検証済みの成功体験を構築し、それらを形成記録として整理することで、モデルのスキルを段階的に汚染する研究パイプライン。

LLMエージェントにおける間接的なプロンプトインジェクションに対する因果的文脈帰属とルールベースのモニターLLM防御。AgentDynおよび他のベンチマークで最先端のパフォーマンスを達成。

このリポジトリは、ログからMITRE ATT&CK手法を検出し、ローカルLLMを用いて出力を強化する機械学習パイプラインを示しています。

ステルスRing-3 Windowsサンドボックス、静的PE/PDFアナライザー、ランサムウェア鍵復元、および誤検知耐性のある検出のためのAIアンサンブルを組み合わせたマルチフォーマットマルウェア解析プラットフォーム。

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

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。

Token by Token, Compromised: 統合自己回帰モデルにおけるバックドア脆弱性 (NeurIPS'26)

通常のテキストに埋め込まれた不可視のUnicodeエンコード命令を大規模言語モデルが従うかどうかをテストする評価フレームワーク。複数のモデルとツール条件にわたる統計分析を備えています。

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。

CVE-2024-37054の概念実証および研究リポジトリ。MLflow PyFuncモデル読み込みにおける安全でないデシリアライズ脆弱性であり、リモートコード実行につながる可能性があります。

MLflowの登録済みモデルをREST API経由でポイズニングし、悪意のあるpickleを埋め込んでモデル読み込み時にRCEを引き起こす概念実証。