訓練。突破。防御。AIシステム。
オープンソースのAIセキュリティトレーニング、レッド/ブルーチーム演習、CTF、ベンチマーク、研究のためのプラットフォームです。 100%ローカルで動作します。クラウド不要、有料API不要、データはマシンの外に出ません。
GPUはオプションです。OllamaはCPUでも動作しますが、GPUなしでは推論が遅くなります。
git clone https://github.com/sonuoffsec/DVAP
cd DVAP
cp .env.example .env
docker compose up -d
すべてのコンテナが正常になったら http://localhost:8080 を開いてください。初回起動は30〜60秒かかります。
DVAPは、セキュリティ専門家、AIエンジニア、研究者、学生、組織が、現代のAIシステムがどのように失敗し、どのように防御するかを理解するための、オープンソースのAIセキュリティ研究、トレーニング、ベンチマーク、レッドチーミングプラットフォームです。
AI時代向けに構築されたDVAPは、攻撃、分析、ベンチマーク、セキュリティ保護が可能な、意図的に脆弱なAIアプリケーション、エージェント、RAGシステム、MCP統合、ドメイン固有環境を提供します。
クラウドベースのAIプレイグラウンドとは異なり、DVAPは完全にあなたのマシン上で動作します。
クラウド不要。サブスクリプション不要。API費用不要。ベンダーロックインなし。
現代のAIアプリケーションは、まったく新しい攻撃対象領域を生み出します：
しかし、研究者がこれらの攻撃を安全に学習、練習、ベンチマーク、検証できる単一のプラットフォームはこれまでありませんでした。
DVAPは、AIセキュリティ教育、研究、実験のための決定的なオープンソースプラットフォームを目指しています。
| DVAP | DVWA | HackTheBox | Gandalf (Lakera) | Blog Posts / Papers | |
|---|---|---|---|---|---|
| AI固有の脆弱性 | はい | いいえ | 部分的 | 部分的 | はい（理論のみ） |
| ローカル・クラウド不要 | はい | はい | いいえ | いいえ | N/A |
| 15の専用AIラボ | はい | いいえ | いいえ | いいえ | いいえ |
| LLMベンチマークエンジン | はい | いいえ | いいえ | いいえ | いいえ |
| フラグ付きCTF | はい | はい | はい | いいえ | いいえ |
| OWASP LLM Top 10カバレッジ | 完全 | いいえ | 部分的 | 部分的 | 様々 |
| MITRE ATLASマッピング | はい | いいえ | いいえ | いいえ | 様々 |
| レポート生成 | はい | いいえ | いいえ | いいえ | いいえ |
| 研究ワークスペース | はい | いいえ | いいえ | いいえ | いいえ |
| エージェントとMCPセキュリティ | はい | いいえ | いいえ | いいえ | いいえ |
| 無料・オープンソース | はい | はい | 部分的 | いいえ | はい |
DVAPは、実践的なAI攻撃ラボ、ローカルLLMベンチマーク、CTFチャレンジ、プロフェッショナルなレポート作成を単一のセルフホスト環境で組み合わせた、最初のプラットフォームの1つです。
AIセキュリティラボ 実世界のAI攻撃技術をカバーする15の意図的に脆弱なラボ。
研究ワークスペース プロンプト、メモリ、ツール呼び出し、取得ドキュメント、エージェント動作、攻撃チェーンを検査。
セキュリティベンチマーク ローカルおよび外部モデルをAIセキュリティ攻撃スイートに対して評価。
キャプチャ・ザ・フラッグ（CTF） ガイド付きチャレンジ、フラグ、ヒント、ウォークスルーを通じてAIセキュリティを学習。
レポートエンジン OWASP LLM Top 10、MITRE ATLAS、CWE、CVSSにマッピングされたプロフェッショナルな発見事項とベンチマークレポートを生成。
100%ローカル すべてを自分のマシンで実行。プロンプト、データ、発見事項、実験は環境から外部に出ることはありません。
▶ 訓練。突破。防御。AIシステム。 · クリックして完全な攻撃ウォークスルーを視聴
⚗️ AIセキュリティラボ 主要な攻撃クラスを網羅する15のコンテナ化された脆弱なAI環境 |
🚩 CTFチャレンジ OWASP LLM Top 10およびMITRE ATLASにマッピングされたフラグ、ヒント、ウォークスルー |
📊 ベンチマークセンター ローカルLLMをプロンプトインジェクション、ジェイルブレイク、データ流出スイートに対して評価 |
🔬 研究ワークスペース プロンプト、メモリ、ツール呼び出し、エージェント動作の完全なトレース記録 |
15のコンテナ化されたラボ。それぞれにフラグ、ヒント、ウォークスルー、OWASP LLM Top 10 + MITRE ATLASマッピングが含まれています。
| ラボ | 難易度 | OWASP LLM | MITRE ATLAS |
|---|---|---|---|
| プロンプトインジェクション | 初級 | LLM01 | AML.T0051, AML.T0054 |
| メモリポイズニング | 中級 | LLM02 | AML.T0054 |
| RAGポイズニング | 中級 | LLM02, LLM03 | AML.T0020, AML.T0043 |
| ツール出力インジェクション | 中級 | LLM07 | AML.T0054, AML.T0068 |
| MCPセキュリティ | 上級 | LLM07 | AML.T0068 |
| ブラウザエージェントセキュリティ | 上級 | LLM07, LLM09 | AML.T0054 |
| マルチエージェントセキュリティ | 上級 | LLM08 | AML.T0054 |
| 自律エージェントセキュリティ | 上級 | LLM08, LLM09 | AML.T0054 |
| データ流出 | 上級 | LLM06 | AML.T0057, AML.T0058 |
| エージェントアイデンティティと信頼の悪用 | 上級 | LLM08 | AML.T0058 |
| AIバンキングプラットフォーム | 中級 | LLM01, LLM06 | AML.T0043 |
| AIヘルスケア環境 | 上級 | LLM01, LLM06 | AML.T0043 |
| マルチテナントAI SaaS | 上級 | LLM06 | AML.T0043 |
| AIサプライチェーンセキュリティ | エキスパート | LLM03, LLM05 | AML.T0010, AML.T0048 |
| AI開発者プラットフォーム | エキスパート | LLM03, LLM07 | AML.T0010, AML.T0068 |
各ラボは、独自のOllamaバックエンドLLMエンドポイントを持つ隔離されたDockerコンテナ内で動作します。
DVAPはOWASP Top 10 for Large Language Model Applicationsに準拠しています。各カテゴリは1つ以上の専用ラボにマッピングされています。