#1ML-based security tools, adversarial machine learning, and AI-powered cyber defense.
Kitploit 추천

LLM이 정서적 맥락 침식(ACE) 및 관련 리미널 공격 벡터에 대한 취약성을 측정하기 위한 진단 프레임워크입니다. **Delirium**은 익스플로잇 도구가 아닙니다. 시스템 프롬프트를 따르는 것에서 새롭게 출현하는 대인 관계 패턴을 따르는 것으로 언어 모델의…

로컬 LLM 기반 보안 분석을 위한 Python 라이브러리로, Ghidra 바이너리 분석, C/C++ 취약점 스캐닝, 자동 리버스 엔지니어링 및 보고서 생성을 위한 MCP 도구 통합을 제공합니다.

7계층 보호를 갖춘 프로덕션 AI 방어: 수학적 제약, 객체-권한(object-capability) 접근, 분산 O2 합의, SVETILO 윤리. 최초의 오픈소스 ThoughtVirus 방어. BSL 1.1.

2단계 프롬프트 인젝션 및 제일브레이크 탐지기: 정규식 게이트와 양자화된 DeBERTa-v3 ONNX 분류기를 결합, 이미지, 문서, 오디오 지원. Bordair/bordair-multimodal 데이터로 훈련되었으며, 실제 레드팀 게임의 공격을 대상으로 테스트됨.

비정형 텍스트 데이터를 주석, 유형 시스템 및 모듈식 분석 엔진으로 처리하고 강화하는 분석 파이프라인을 구축하기 위한 Java SDK.

CVE-2025-32434에 대한 개념 증명 익스플로잇으로, PyTorch의 weights_only 모드에서 pickle 역직렬화 취약점을 악용하여 악성 tar 파일 생성 및 실행을 시연합니다.

CVE-2024-38063 TCP/IP 원격 코드 실행 공격을 시뮬레이션하고 TShark로 네트워크 트래픽을 캡처하며 의심스러운 활동을 감지하도록 머신 러닝 모델을 훈련합니다.

신경망 기반 난수 생성기를 NIST SP 800-22 및 SP 800-90B 표준에 대해 검증하고, 이를 해독하는 데 현상금을 제공하는 구조화된 도전 과제 저장소입니다.

통제형 에이전틱 AI 운영 체제 — Rust + Tauri 2.0 | 65 crates, 658 명령어, 84 페이지, 5,029 테스트, 10/10 OWASP

AI Code Security — SAST가 놓친 AI 생성 코드를 잡아내는 네 가지 에이전트. GitLab Duo Agent Platform 기반.

Shannon Entropy, Fisher Information, Wasserstein Distance를 사용하여 시스템 상태를 기하학적으로 구분된 영역으로 매핑하는 학습 없는 이상 탐지 프레임워크로, 다중 도메인 위협 탐지를 수행합니다.

# Active Directory LDAP 보안 감사 도구 (AI 기반 분석 포함) - 작성자: Ayi NEDJIMI https://ayinedjimi-consultants.fr

강력한 오디오 워터마킹 프레임워크로, 이진 메시지를 크기 스펙트로그램에 임베딩하며, 미분 가능한 공격 시뮬레이션, Q-Former 풀링, PESQ 마스킹, 그리고 코덱 및 신호 처리 공격에 대한 복원력을 위한 오류 정정 코드를 갖추고 있습니다.

멀티모달 LLM에서 안전 인식 방향을 추출하고 훈련하여 거부 행동을 개선하면서도 정상 작업의 성능 저하를 제한하는 연구 코드입니다.

데이터셋과 머신러닝 모델을 위한 포괄적인 공정성 지표 세트, 이러한 지표에 대한 설명, 그리고 데이터셋과 모델의 편향을 완화하는 알고리즘.

LLM을 위한 자동화된 행동 평가 프레임워크로, 다양하고 재현 가능한 시드 구성을 통해 아첨(sycophancy), 편향(bias) 및 기타 안전 관련 행동을 탐지하기 위한 테스트 시나리오를 생성합니다.

OpenAI Privacy Filter의 역방향: 동일한 1.5B 모델을 사용하며, 마스킹 대신 PII를 구조화된 스팬으로 반환합니다.

AISLE의 최소한의 LLM 기반 제로데이 취약점 스캐너.