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마우스 움직임 분석을 통한 실시간 인간 행동 검증을 위해 내장된 GRU 신경망으로, Windows에서 자동화된 분석 시스템, 샌드박스 및 에뮬레이션 환경을 탐지합니다.

미분 가능한 신경 컴퓨터, GPU 기반 CPU 에뮬레이션 및 프로그램 합성을 위한 연구 런타임입니다. 특징: 신경 ALU, 일정 시간 암호화, JEPA 세계 모델 및 Metal에서 자체 호스팅 C 컴파일러.

CTI를 위한 Python 기반 에이전틱 메모리 — STIX 지식 그래프, 위협 행위자 별칭 해결, 오프라인 우선 RAG, Claude Code 및 LangChain 에이전트를 위한 MCP 서버

시계열에서 관련 특징의 자동 추출:

프롬프트 인젝션 공격이 LLM에 도달하기 전에 차단하세요 — API 비용 없음, 완전 로컬 실행, 2분이면 통합. 프롬프트 인젝션은 LLM 애플리케이션의 #1 보안 위험입니다. aco-prompt-shield는 알려진 탈옥 패턴을 포착하고, ML을 통해 의미적 의도를…

블랙박스 공격 프레임워크로, 에이전트 기반 검색 증강 생성(RAG) 시스템에서 추론을 탈취하기 위해 오염된 문서를 주입하며, 여러 공격 방법과 데이터셋을 지원합니다.

메모리 없는 지속 학습 프레임워크로, mode connectivity-based interpolation을 사용하여 악성코드 분류를 수행합니다. EMBER 및 Androzoo 데이터셋에서 class-incremental 및 domain-incremental 시나리오를…

Google Tensor Cracks

언어 모델을 위한 완전 자동 검열 제거

검색 증강 생성(RAG) 시스템에서 허위 정보 및 지식 중독을 탐지하기 위한 평가 에이전트

Sec-Gemini는 사이버 보안 역량을 강화하고 지속적인 사이버 위협과의 전쟁에서 방어자를 지원하도록 설계된 최첨단 AI 모델입니다.

적대적 AI 에이전트에 대한 비대칭 방어. VeilGate는 각 수신 요청을 평가하고, 의심되는 에이전트를 IP별 일관된 허니팟 환경으로 리디렉션하며, 공격자에게 부과된 계산 비용을 정량화합니다.

바이너리용 N-gram 기반 타입 복구 도구로, 디컴파일된 코드에서 구조체와 함수 시그니처를 높은 처리량과 자동화 파이프라인에 활용 가능한 신뢰도 점수로 복구합니다.

ROP 가젯 탐지를 위한 ML 기반 그래프 기반 다중 아키텍처 접근법

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

암호화된 트래픽 분류에 대한 실용적인 블랙박스 적대적 패킷 생성: 최소 오버헤드 및 완전한 패킷 복구 가능.