#1ML-based security tools, adversarial machine learning, and AI-powered cyber defense.
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이 도구는 로그 데이터를 파싱하고 이상 탐지를 위한 분석 파이프라인을 정의할 수 있게 해줍니다. 제한된 리소스와 최소한의 권한으로 분석을 실행하여 프로덕션 서버에서 사용하기에 적합하도록 설계되었습니다.

모바일 온디바이스 AI 시스템을 위한 공격 및 방어 연구의 엄선된 읽기 목록 및 분류 체계로, 적대적 공격, 백도어 공격, 모델 도난 공격, 에너지-지연 공격을 비롯해 난독화, TEE, 워터마킹 방어를 다룹니다.

사이버 보안 운영에서의 AI를 위한 오픈 하네스 및 벤치마크

스캔에 Kubernetes 컨텍스트를 적용하여 취약점을 억제

자동화된 에이전트의 상호작용을 추상적인 시뮬레이션 네트워크 환경에서 연구하기 위한 실험 및 연구 플랫폼입니다.

ML 기반 위협 탐지 및 지속적 모니터링 플랫폼으로, 연방 제로 트러스트 아키텍처를 위해 구축되었습니다.

분산 자율 연구 집단. Lean 4로 검증됨, IPFS 기반, 에이전트 네이티브. 프로덕션 논문: arXiv:2604.19792. 라이브: p2pclaw.com.

적응형 프롬프트 인젝션을 on-policy distillation을 통해 완화하는 연구 구현물로, SEP, PISmith, AgentDojo 벤치마크를 위한 학습 레시피와 평가기를 포함합니다.

PGM-인덱스에 대한 포이즈닝 공격 연구 코드로, 학습된 인덱스 성능을 저하시키기 위해 적대적 데이터를 구성하는 방법을 시연합니다.

비디오에 대한 의미 검색 - Gemini Embedding 2 또는 Qwen3-VL을 사용.

Local white-box gradient attacks for open-weight LLMs: GCG/PEZ suffix search, layer saliency, weight snapshots, and rank-1 suffix-to-delta fitting…

러닝타임 행동 분석 도구로, 의심스러운 패키지를 Docker에서 샌드박싱하고, strace로 시스템 콜을 추적하며, 프로세스 계층 구조를 방향성 그래프로 매핑하고, YARA 시그니처, ML 이상 탐지, 시간적 패턴 분석을 통해 공급망 공격을 탐지합니다.

OGhidra는 Ollama를 통해 대규모 언어 모델(LLMs)과 Ghidra 리버스 엔지니어링 플랫폼을 연결하여, 자연어를 통한 AI 기반 바이너리 분석을 가능하게 합니다. 대화형 질의를 사용하여 Ghidra와 상호작용하고 복잡한 리버스 엔지니어링 워크플로우를…

커널 함수 실행 시간 변화 분석을 통한 루트킷 파일 숨김 활동 탐지

사이버 보안 분야의 LLM 응용에 관한 756+ 편의 논문을 다루는 선별된 체계적 문헌 검토로, 위협 인텔리전스, 취약점 탐지, 퍼징, 공격/방어 및 향후 연구 방향을 포함합니다.

Python 피클링 디컴파일러 및 정적 분석기

빠른 범용 코드 보안 스캐너로, Rust로 작성되었습니다. 모든 기능이 포함되어 있습니다: 14개 언어 지원, 분류를 위한 TUI, 비밀 정보, 양자 이후 감사, 차이 인식 스캔 등 𓃥

로그 확률에 대해 경량 동작 프로브를 훈련하여 LLM 컨텍스트 유출 공격을 탐지하며, vLLM 오프라인/서버 탐지 파이프라인을 포함합니다.