Prerequisites

• Docker 24以上とDocker Compose v2
• 最低16GBのRAM（Ollamaはモデルをメモリにロードします。小規模モデルのみであれば8GBでも動作します）
• ベースイメージと少なくとも1つのモデル用に20GBの空きディスク容量
• x86-64 CPU；Apple SiliconおよびARM64はサポートされていますが未テストです

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。

Quick Start

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。

Table of Contents

• 前提条件
• クイックスタート
• What is DVAP?
• Why DVAP?
• How DVAP Differs
• Key Features
• Platform Overview
• Demo
• Screenshots
• Labs
• OWASP LLM Top 10 Coverage
• Architecture
• Security Architecture
• Services
• Environment Variables
• Upgrading
• Development vs Production
• Running Tests
• Roadmap
• Governance
• Contributing
• License

What is DVAP?

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。

Why DVAP?

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：

• プロンプトインジェクション
• メモリポイズニング
• RAGポイズニング
• ツール悪用
• MCP悪用
• マルチエージェント攻撃
• 自律エージェント操作
• データ流出
• アイデンティティと信頼の欠陥
• AIサプライチェーンリスク

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。

How DVAP Differs

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。

Key Features

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。

Platform Overview

🎬 Demo

📸 Screenshots

🖥️ 研究コマンドセンター

_{研究コマンドセンター  ·  プラットフォームのライブアクティビティ、モデルベンチマークリーダーボード、フラグ取得進捗、サービス健全性を単一の運用ビューで表示。}

🧩 プラットフォームモジュール

🛡️ 発見事項ダッシュボード

_{発見事項ダッシュボード  ·  セキュリティ発見事項を重要度評価、OWASP LLM Top 10マッピング、MITRE ATLASテクニック、エクスポート可能なレポートで追跡、トリアージ、文書化。}

Labs

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。

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。

OWASP LLM Top 10 Coverage

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。

15のラボで10カテゴリ中8カテゴリをカバー。LLM04とLLM10はv1.2のロードマップに含まれています。

Architecture

graph TB
    User([User Browser]) --> Nginx[Nginx :8080]
    Nginx --> Web[Next.js Frontend :3000]
    Nginx --> API[FastAPI Backend :8000]

    API --> PG[(PostgreSQL)]
    API --> Redis[(Redis)]
    API --> Qdrant[(Qdrant)]
    API --> Sock[Docker Socket]

    Sock --> L1[Lab Container]
    Sock --> L2[Lab Container]
    Sock --> LN[Lab Container ...]

    L1 --> Ollama[Ollama :11434]
    L2 --> Ollama
    LN --> Ollama

    subgraph dvap-internal network
        Web
        API
        PG
        Redis
        Qdrant
    end

    subgraph dvap-labs network
        L1
        L2
        LN
        Ollama
    end

ラボコンテナは別のDockerネットワーク上に分離されています。LLM推論のためにOllamaにはアクセスできますが、データベース、Redis、Qdrantにはアクセスできません。

Security Architecture

Network Isolation

2つのDockerネットワークがラボトラフィックをプラットフォームインフラから分離します：

• dvap-internal (172.20.0.0/24) - PostgreSQL, Redis, Qdrant, API, フロントエンド, Nginx
• dvap-labs (172.21.0.0/24) - ラボコンテナとOllama

ラボコンテナは内部ネットワーク上でOllamaのみにアクセスでき、PostgreSQL、Redis、Qdrantにはアクセスできません。

Docker Socket Access

既知のトレードオフ： APIコンテナは、オンデマンドでラボコンテナを起動・停止するために/var/run/docker.sockをマウントします（Docker-out-of-Docker）。これにより、APIプロセスにホストDockerデーモンへのルート相当のアクセス権限が付与されます。

これは意図的な設計判断です。DVAPはマルチテナントサービスではなく、セキュリティ研究とトレーニングのためのローカルシングルユーザーインストールです。以下の理由からこのトレードオフは受け入れられます：

• 任意のコンテナ操作を引き起こす可能性のあるネットワークアクセス可能な管理インターフェースはありません
• ラボコンテナのリソース制限（512MB RAM、0.5 CPU）によりリソース枯渇を防止
• ラボイメージはこのリポジトリ内の管理されたDockerfileからビルドされます

DVAPを共有環境やネットワーク環境にデプロイする場合は、ソケットマウントをルートレスDockerソケットまたはPodmanソケット（/run/user/1000/podman/podman.sock）に置き換え、APIのネットワークアクセスを制限してください。

Instance TTL

ラボインスタンスはRedis TTLキーにより1時間後に自動的に停止します。早期クリーンアップをトリガーするには POST /api/v1/instances/cleanup を呼び出してください。

Rate Limiting

フラグ送信はセッショントークンごとに60秒間で15回の試行にレート制限されています。

Services

Environment Variables

すべての変数は .env.example を参照してください。ネットワーク展開前に変更すべき主要な変数：

SECRET_KEY=          # HMAC署名用の強力なランダム値
POSTGRES_PASSWORD=   # デフォルトから変更
REDIS_PASSWORD=      # デフォルトから変更

Upgrading

1つのコマンドでインストールを最新に更新：

make upgrade

これにより git pull が実行され、すべてのコンテナが再ビルドおよび再起動されます。データベースマイグレーションはAPIコンテナ起動時に自動的に実行されます。

makeがない場合：

git pull
docker compose up -d --build

自動的にアップグレードされるもの

• バックエンドコードとAPIエンドポイント
• フロントエンドダッシュボード
• データベーススキーマ（Alembicマイグレーション）
• ラボ定義

決して触れられないもの

• あなたのデータ（発見事項、研究セッション、ベンチマーク結果、キャンペーン）
• .envファイル

新しい環境変数の確認

diff .env .env.example

Development vs Production

# 開発（デフォルト）- docker-compose.override.yml を自動ロード
# APIとフロントエンドのホットリロード、ソースはボリュームとしてマウント
docker compose up -d

# プロダクション - ビルド済みイメージ、ボリュームマウントなし、4 uvicornワーカー
docker compose -f docker-compose.yml up -d

プロダクション実行前にイメージをビルド：

docker build -t dvap-api:latest --target production ./backend
docker build -t dvap-web:latest --target production ./frontend

Running Tests

テストにはPostgreSQLインスタンスが必要です。最初にスタックを起動：

docker compose up -d postgres
export TEST_DATABASE_URL=postgresql+asyncpg://dvap:<your-postgres-password>@localhost:5432/dvap_test
cd backend
pip install -e ".[dev]"
pytest

Roadmap

v1.1 - ラボカバレッジ拡大

• LangChainエージェントセキュリティラボ
• CrewAIマルチエージェントセキュリティラボ
• LlamaIndex RAGセキュリティラボ
• AutoGPTスタイル自律エージェントラボ

v1.2 - ベンチマーク機能強化

• OpenAIおよびAnthropic APIモデルのサポート
• カスタムベンチマークスイートビルダー
• モデルバージョン間のベンチマーク比較レポート
• モデルセキュリティの自動回帰テスト

v1.3 - プラットフォーム改善

• セッション分離によるマルチユーザーサポート
• 研究ワークスペース用VS Code拡張機能
• CI/CDセキュリティテストのためのGitHub Actions統合
• ラボ難易度進行システム

v2.0 - AIレッドチーム自動化

• 自動攻撃チェーン生成
• AI支援による脆弱性発見
• レッドチームキャンペーンテンプレート
• 人気のセキュリティツール（Burp Suite、Metasploit）との統合

ロードマップに貢献したいですか？ Issueを開くか、ディスカッションを開始してください。

Governance

DVAPはSonu Chaudharyによって開発・メンテナンスされています。

コミュニティからのコントリビューションを歓迎し、コントリビューションガイドラインに従います。長期的な方向性はGitHub IssuesとDiscussionsを通じて決定されます。ラボの追加、機能提案、ロードマップへのインプットは公開レビューされます。

単一障害点のリスクはありません：リポジトリはApache 2.0のオープンソースであり、コミュニティによっていつでもフォーク可能です。

Contributing

ラボの追加方法、テストの実行方法、プルリクエストの提出方法については CONTRIBUTING.md を参照してください。

License

Apache 2.0 - 全文は LICENSE を参照してください。