🤖 AI 보안 배틀 시스템

레드 팀 vs 블루 팀: 적대적 ML 전투 시뮬레이션

레드 팀 공격자와 블루 팀 방어자가 30분간의 AI/ML 보안 전쟁 시나리오에서 맞서 싸우는 포괄적인 적대적 머신러닝 보안 시뮬레이션입니다.

🎯 프로젝트 개요

이 시스템은 실제 AI/ML 보안 시나리오를 시뮬레이션합니다:

🔴 레드 팀은 정교한 공격(적대적 입력, 모델 추출, 회피)을 실행합니다
🔵 블루 팀은 ML 기반 방어(이상 탐지, 요청률 제한, 입력 검증)를 배포합니다

배틀은 30분 동안 10라운드로 진행되며, 최종 결과는 AI/ML 보안 시스템이 현대 애플리케이션에 충분히 견고한지 여부를 결정합니다.

📁 프로젝트 구조

ai-security-battle/
├── database/                   # Database layer
│   ├── schema.sql              # Database schema
│   ├── db_config.py            # Database manager & repositories
│   ├── models.py               # Data models
│   └── seed_data.py            # Initialize with sample data
│
├── blue_team/                  # Blue Team (Defenders)
│   ├── ml_models/              # ML models for defense
│   ├── defenses/               # Defense mechanisms
│   ├── monitoring/             # Monitoring systems
│   ├── api/                    # API endpoints
│   └── blue_agent.py           # Blue Team orchestrator
│
├── red_team/                   # Red Team (Attackers)
│   ├── attacks/                # Attack implementations
│   ├── reconnaissance/         # Probing and scanning
│   ├── adaptation/             # Strategy adaptation
│   └── red_agent.py            # Red Team orchestrator
│
├── battle_engine/              # Battle coordination
│   ├── orchestrator.py         # Main battle controller
│   ├── round_manager.py        # Round timing
│   ├── scoring_system.py       # Score tracking
│   └── logger.py               # Event logging
│
├── shared/                     # Shared utilities
│   ├── config.py               # Configuration
│   ├── constants.py            # Constants & enums
│   └── utils.py                # Utility functions
│
├── results/                    # Battle results & logs
├── tests/                      # Unit tests
├── docker/                     # Docker configuration
├── requirements.txt            # Python dependencies
├── setup.py                    # Package setup
├── run_battle.py               # Main entry point
└── README.md                   # This file

🚀 빠른 시작

1. 설치

cd ai-security-battle

# Create virtual environment (recommended)
python -m venv venv
venv\Scripts\activate  # On Windows

# Install dependencies
pip install -r requirements.txt

2. 데이터베이스 초기화

python database/seed_data.py

3. 배틀 실행!

# Standard battle (30 minutes, 10 rounds)
python run_battle.py

# Quick battle (10 minutes, 5 rounds)
python run_battle.py --quick

# Custom configuration
python run_battle.py --rounds 8 --duration 20

# Initialize database and run
python run_battle.py --init

🎮 작동 방식

배틀 흐름

초기화 - 양 팀이 모델을 학습합니다
1~10라운드 - 레드 팀이 공격하고 블루 팀이 방어합니다
적응 - 양 팀이 전략을 조정합니다
결론 - 승자가 결정되고 보고서가 생성됩니다

🔴 레드 팀 무기

적대적 입력 - ML 분류기를 속이는 입력 제작
모델 추출 - 쿼리를 통한 모델 탈취
회피 공격 - 탐지 패턴에 적응
추론 공격 - 학습 데이터 정보 추출

🔵 블루 팀 방어

요청률 제한 - API 남용 방지
입력 검증 - 스키마 및 범위 검사
이상 탐지 - Isolation Forest 알고리즘
ML 인증 - Random Forest 분류기

📊 점수

레드 팀

침입 성공: +10점
탐지 회피: +5점
모델 추출: +15점

블루 팀

공격 탐지: +8점
공격 차단: +12점
침입 제로 라운드: +15점

⚙️ 구성

shared/config.py를 편집하여 배틀 설정, 방어 매개변수 및 공격 구성을 사용자 지정하세요.

🧪 테스트

pytest tests/ -v

📜 라이선스

MIT 라이선스 - 교육 및 연구 목적

AI/ML 보안 연구 및 교육을 위해 제작됨 🚀

ai-security-battle

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