mouna23/ai-driven-mitre-attack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。
vinsontang1/vultriageVulTriage：LLMベースの脆弱性検出のためのトリプルパス・コンテキスト拡張のコード
lightless-labs/third-thoughts学際的なコーパス分析を通じてAIエージェントの行動パターンを分析するための研究ツールキット。セッションログを解析し、23の分析手法を実行し、LLMを活用したナラティブレポートを生成する。
toxy4ny/delirium-ai-safety-benchmarkLLMのアフェクティブ・コンテキスト侵食（ACE）および関連するリミナル攻撃ベクトルに対する脆弱性を測定するための診断フレームワーク。**Delirium** は悪用ツールではありません。これは、言語モデルの注意重みがシステムプロンプトに従う状態から、出現しつつある対人パターンに従う状態へと切り替わ…
quevatech/challenge_repo構造化されたチャレンジリポジトリ。NIST SP 800-22およびSP 800-90B規格に準拠したニューラルネットワークベースの乱数生成器を破るための報奨金を提供しています。
sachitrafa/yourmemoryエビングハウスの忘却曲線による減衰を採用したエージェント型AIメモリ。Mem0と比較してLoCoMoでのリコールが16pp向上。
hunniccyber/sharpml機械学習ネットワーク共有パスワード探索ツールキット
hondamunigeprasannasilva/attack-attention[CVPR 2025-ADVML] `基盤モデルのアテンションへの攻撃は下流タスクを効果的に破壊する` の公式リポジトリ
chrisandoryan/nethive-project再構築および連携されたSIEMとCVSS基盤。Blackhat Asia Arsenal 2020で発表。
iiamit/cyberqrmFAIR CRQ Frameworkの実装
owasp/damn-vulnerable-ml-model意図的に脆弱性を持たせた機械学習モデルで、実践的なセキュリティトレーニングを提供します。安全なラボ環境で、一般的なMLの脆弱性、敵対的攻撃、防御技術を探索・学習できます。
artur-augustyniak/class_struggleCERT Polska警告リストデータを使用したフィッシングドメイン識別のためのオートエンコーダベースの異常検知。研究および教育用のJupyterノートブック付き。
kennbroorg/shit-bucket/fecalfaceこのプロジェクト（現時点ではPoCであり、Shit Bucketの一部）は、アバターを保護するための顔検出、顔認識、および敵対的入力を含んでいます。
josh-blythe/bordair-detector2段階のプロンプトインジェクションとジェイルブレイク検出器: 正規表現ゲートと量子化されたDeBERTa-v3 ONNX分類器、画像、ドキュメント、音声に対応。Bordair/bordair-multimodalで学習し、実際のレッドチームゲームからの攻撃でテスト済み。
threatrecall/zettelforgePython製CTI向けエージェントメモリ — STIXナレッジグラフ、脅威アクターのエイリアス解決、オフラインファーストRAG、Claude CodeおよびLangChainエージェント向けMCPサーバー