🛡️ AI-Security-Knowledge-Base

これは体系的な AI セキュリティ研究プロジェクトであり、基礎的な機械学習アルゴリズム理論から最先端の大規模言語モデル注入攻撃、AI 検知回避（免杀）対策、ディープフェイク（Deepfake）に至るまでの完全な知識体系を網羅しています。

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🏗️ 知識体系アーキテクチャ

本リポジトリの内容は、AI コアアルゴリズム、脅威モデリング、レッドチーム攻撃、ブルーチーム防御の4つの主要セクションに分かれています。

🧬 一：AI の基礎と理論

モデルの背後にある数学的ロジックを深く理解することは、アルゴリズムの脆弱性を見つけるための前提条件です。

• AI 概論 - 人工知能の発展史、分野、および中核的概念。
• 深層学習アーキテクチャ - CNN/RNN から Transformer アーキテクチャまでの深い構造解析。
• 中核的機械学習アルゴリズム - 線形/ロジスティック回帰、SVM、決定木、ランダムフォレスト、およびナイーブベイズ。
• 教師なし学習の探求 - クラスタリング分析（K-Means, GMM）と相関ルール。
• 強化学習の原理 - エージェント（Agent）のゲーム理論ロジックと自動化意思決定の基礎。

🚨 二：脅威モデリングとリスクフレームワーク

国際的な主流セキュリティ標準に基づき、AI システムの攻撃面を分析します。

• AI セキュリティリスクフレームワーク - OWASP ML/LLM Top 10 の詳細な解説。Prompt Injection、データポイズニング、モデル反転を網羅。
• MCP 特化セキュリティ - Model Context Protocol に関する最新のセキュリティ研究。ツールポイズニングと Cursor IDE の脆弱性分析を含む。
• skill セキュリティ - skill セキュリティの設定と防御実践の解析。

🏹 三：レッドチーム攻撃演習

ネットワーク攻防において AI を「武器」として活用する実戦的利用法を探求します。

• 攻撃的 AI 実践 -
  • AI 脆弱性スキャン：Shennina と Shannon を利用した推論型自動化ペネトレーション。
  • マルウェア対策：Pesidious と MalwareGAN を利用した強化学習駆動の検知回避（免杀）変異。
  • ディープフェイク詐欺：リアルタイム音声・映像クローン（Deep-Live-Cam, Voice-Pro）の原理と悪用。

🛡️ 四：ブルーチーム防御の強化

アルゴリズムを活用して、より予見性の高いセキュリティ防御体系を構築する方法を研究します。

• アルゴリズムによるセキュリティ強化 - 機械学習に基づく異常トラフィック検出、自動化監査、および脅威ハンティング。

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🚀 主要な注力分野

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🛠️ 推奨される学習方法

1. 初心者：AI.md から始め、アルゴリズムモジュールを順番に読み進め、基礎的な数学的直感を構築することをお勧めします。
2. セキュリティ実務者：直接 AI安全.md に進み OWASP リスクフレームワークを理解し、进攻性AI.md を参照してローカルで実験を行ってください。
3. 開発者：MCP安全.md と 算法赋能安全.md を重点的に読み、安全な AI 統合ソリューションを構築してください。

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完全なビデオコース：

より強力で実戦可能なコード、より多くの脆弱性の高度な活用法、より多くの手法を学べます！

⚠️ 免責事項

重要なお知らせ： 本リポジトリで扱う技術内容は、セキュリティ教育、コンプライアンス監査、および学術研究のみを目的としています。

• 本プロジェクトのいかなる技術も違法な目的に使用することは禁止されています。
• 攻撃的ツールを使用する前に、対象システムから明確な許可を得ていることを確認してください。
• 著者は、本リポジトリの内容を悪用したことによるいかなる損害についても責任を負いません。

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🤝 貢献と交流

ドキュメントを改善するための Issue や Pull Request を歓迎します。このプロジェクトが役に立つと感じたら、Star 🌟 をぜひお願いします。

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最終更新日: 2026-03-06
著者: GhostWolfLab/Snowwolf