AI_Security_Top

Uma base de conhecimento estruturada que cobre fundamentos de segurança de IA, modelagem de ameaças, técnicas ofensivas de red team e defesas de blue team, incluindo segurança de LLM, ML adversário e contramedidas contra deepfakes.

Compreender profundamente a lógica matemática por trás dos modelos é o pré-requisito para encontrar vulnerabilidades algorítmicas.

• Introdução à IA - História do desenvolvimento da inteligência artificial, ramos e conceitos centrais.
• Arquiteturas de Aprendizado Profundo - Desconstrução aprofundada de arquiteturas, de CNN/RNN a Transformer.
• Algoritmos Centrais de Aprendizado de Máquina - Regressão linear/logística, SVM, árvores de decisão, florestas aleatórias e Naive Bayes.
• Exploração de Aprendizado Não Supervisionado - Análise de agrupamento (K-Means, GMM) e regras de associação.
• Princípios de Aprendizado por Reforço - Lógica de jogos de agentes (Agent) e fundamentos de tomada de decisão automatizada.

🚨 Dois: Modelagem de Ameaças e Estruturas de Risco

Com base em estruturas de segurança internacionais mainstream, analisar a superfície de ataque de sistemas de IA.

• Estrutura de Riscos de Segurança em IA - Interpretação aprofundada do OWASP ML/LLM Top 10, cobrindo Prompt Injection, envenenamento de dados e inversão de modelos.
• Segurança Especializada em MCP - Pesquisa de segurança mais recente sobre o Model Context Protocol, incluindo envenenamento de ferramentas e análise de vulnerabilidades do Cursor IDE.
• Segurança de skill - Análise das práticas de configuração e defesa de segurança de skill.

🏹 Três: Exercícios de Ataque Red Team

Explorar a utilização prática da IA como uma "arma" em ataques e defesas cibernéticas.

• IA Ofensiva em Prática -
  • Varredura de Vulnerabilidades com IA: Utilização de Shennina e Shannon para penetração automatizada baseada em inferência.
  • Contra-medidas contra Malware: Utilização de Pesidious e MalwareGAN para mutação de evasão orientada por aprendizado por reforço.
  • Fraude por Deepfake: Princípios e exploração de clonagem de áudio e vídeo em tempo real (Deep-Live-Cam, Voice-Pro).

🛡️ Quatro: Capacitação da Defesa Blue Team

Pesquisar como utilizar algoritmos para construir sistemas de defesa de segurança mais preditivos.

• Segurança Capacitada por Algoritmos - Detecção de tráfego anômalo baseada em aprendizado de máquina, auditoria automatizada e caça a ameaças.

🚀 Direções Centrais de Foco

🛠️ Modo de Leitura Recomendado

1. Iniciantes: Recomenda-se começar por AI.md, lendo os módulos de algoritmos em ordem para construir uma intuição matemática fundamental.
2. Profissionais de Segurança: Vá diretamente para AI安全.md para entender a estrutura de riscos da OWASP e consulte 进攻性AI.md para experimentos locais.
3. Desenvolvedores: Foque na leitura de MCP安全.md e 算法赋能安全.md para construir soluções seguras de integração de IA.

Curso em Vídeo Completo:

Código mais poderoso e prático, mais formas avançadas de explorar vulnerabilidades, mais métodos!

⚠️ Aviso de Isenção de Responsabilidade

Aviso Importante: O conteúdo técnico abordado neste repositório destina-se exclusivamente a fins de ensino de segurança, auditoria de conformidade e pesquisa acadêmica.

• É proibido utilizar qualquer tecnologia deste projeto para fins ilegais.
• Antes de usar ferramentas ofensivas, certifique-se de que obteve autorização explícita do sistema alvo.
• O autor não se responsabiliza por quaisquer perdas decorrentes do uso indevido do conteúdo deste repositório.

🤝 Contribuições e Comunicação

Sinta-se à vontade para enviar Issues ou Pull Requests para aprimorar a documentação. Se você acha este projeto útil, por favor, dê uma Estrela 🌟.

Última Atualização: 2026-03-06
Autor: GhostWolfLab/Snowwolf